Langage R et RStudio pour débutants : de l'installation aux premiers graphiques

Vous avez des fichiers de données, des colonnes qui ne veulent rien dire et un tableur qui rame dès que le volume grimpe. Passer à R réglerait le problème, sauf que la plupart des ressources supposent que vous savez déjà programmer. Ce cours part de l'écran vide : vous installez les outils, vous tapez votre première ligne, et vous progressez brique par brique jusqu'à sortir des graphiques statistiques sur vos propres fichiers.

Pour qui est fait ce cours

• Vous débutez en programmation et vous cherchez une porte d'entrée qui ne vous largue pas au bout de dix minutes. Aucun prérequis en code.
• Vous êtes analyste ou utilisateur avancé d'Excel et vous voulez passer à un vrai langage dédié à l'analyse de données, avec des traitements reproductibles au lieu de manipulations manuelles.
• Vous venez d'un autre langage et vous voulez découvrir la logique propre à R, qui n'est pas celle de Python.
• Vous êtes étudiant en statistiques, en sciences ou en économie, et R est l'outil imposé dans votre cursus.

Ce que vous saurez faire à la fin

• Installer R puis RStudio dans le bon ordre, et vous repérer dans les quatre panneaux de l'interface.
• Écrire et exécuter un script, commenter votre code, comprendre les priorités de calcul et le séparateur décimal en R.
• Créer, indexer, filtrer et calculer des vecteurs, l'objet de base sur lequel tout repose.
• Identifier le type de vos données avec class() et typeof(), puis les convertir avec les familles is() et as().
• Structurer vos jeux de données avec les facteurs, les tableaux, les matrices, les listes et les data frames.
• Installer et charger des packages depuis le CRAN, dont ggplot2 et readxl.
• Importer un fichier CSV, explorer un jeu de données avec str() et summary(), créer une colonne calculée.
• Produire un nuage de points, un histogramme et une boîte à moustaches, et lire ce qu'ils racontent.

Le déroulé du cours

Prise en main. Vous installez R, puis RStudio, dans cet ordre précis, en comprenant pourquoi il faut les deux : R est le moteur qui exécute le code, RStudio l'interface dans laquelle on l'écrit confortablement. Première leçon concrète : utiliser R comme une calculatrice, avec les commentaires et les parenthèses.
Vecteurs et types de données. C'est le socle. Vous créez des vecteurs avec c(), vous les assignez à des objets, vous extrayez des éléments par position, vous appliquez des calculs terme à terme et vous testez des conditions logiques. Vous découvrez aussi la règle d'or qui piège tous les débutants : un seul élément texte et tout le vecteur bascule en texte.
Structures de données. Tableaux à deux et trois dimensions, matrices avec le constructeur matrix(), listes qui acceptent des types mélangés, et surtout les data frames, l'objet central de l'analyse de données en R. Vous voyez pourquoi le double crochet n'est pas le simple crochet, source d'erreur numéro un sur les listes.
Packages, import et statistiques. Vous installez vos premières bibliothèques, vous chargez un jeu de données réel, vous le filtrez comme vous le feriez avec une clause WHERE en SQL, vous créez une colonne calculée, puis vous passez aux graphiques et aux indicateurs de dispersion : moyenne, médiane, étendue, variance, écart-type, écart interquartile.
Le cours se termine sur l'import d'un vrai fichier CSV, des relevés météo fournis dans les ressources, que vous explorez et visualisez de bout en bout.

Pourquoi R plutôt que rester sur un tableur

Un traitement fait à la main dans un tableur n'est pas reproductible : six mois plus tard, personne ne sait quelles colonnes ont été triées ni quelles lignes ont été supprimées. Un script R, lui, se relit, se relance et se corrige. R et RStudio s'installent sans licence, et la communauté publie en continu des packages qui couvrent à peu près tout, de la visualisation au machine learning. C'est ce qui en fait un standard chez les statisticiens, les chercheurs et les analystes de données.

Votre formateur

Clément Lv est formateur indépendant, spécialisé en analyse de données depuis 2022. Son catalogue couvre Power BI, Excel, SQL, Tableau Desktop et Looker Studio, avec plus de cinquante formations publiées sur Tuto.com. Il reste disponible dans le salon d'entraide du cours pour répondre à vos questions.

Ce dont vous avez besoin

• Un ordinateur sous Windows, macOS ou Linux. Les manipulations sont montrées sous Windows, les étapes sont les mêmes ailleurs.
• Aucune connaissance préalable en programmation.
• Le fichier CSV de travail, fourni dans les ressources de la formation.

Pour aller plus loin

• Retrouvez l'ensemble des tutos R disponibles sur la plateforme.
• Pour approfondir la manipulation avec dplyr et la création de rapports : Les bases de la programmation en R.
• Pour appliquer R au machine learning et à un cas complet : Apprendre la Data Science avec R de A à Z.
• Pour interroger vos données en base plutôt qu'en fichier : Formation SQL : maîtriser les requêtes et l'analyse de données, par le même formateur.
• Pour restituer vos analyses dans des tableaux de bord : Le guide complet Power BI, par le même formateur.
• Si vous venez d'Excel et voulez consolider les bases avant de coder : Excel : la formation complète, par le même formateur.