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Une introduction à R et au tidyverse

Je viens de mettre en ligne un nouveau document Introduction à R et au tidyverse, version modernisée de l’ancienne Introduction à R désormais obsolète. Il est accessible à l’adresse :

Modernisation sur la forme d’abord, puisque le document est désormais diffusé en ligne au format HTML (et optionnellement téléchargeable en EPUB). Ce format semble plus adapté à une documentation amenée à évoluer régulièrement, et plus utile en ligne qu’en version PDF imprimable.

Mais modernisation sur le fond surtout, car R a considérablement évolué ces dernières années. En particulier avec le développement des extensions dites du tidyverse,  ensemble de packages conçus pour fonctionner ensemble et proposer une syntaxe cohérente autour du concept de tidy data. C’est pourquoi cette nouvelle version propose une introduction à plusieurs de ces extensions :

Certaines opérations, notamment de recodage et de manipulation, sont désormais abordées avec l’approche de ces extensions plutôt qu’avec celle de R “de base”. L’esprit général du document reste par contre le même, avec comme objectif de fournir une introduction aussi progressive que possible, et accessible à des personnes n’ayant aucune expérience ni familiarité avec la programmation ou l’informatique en général.

Le document est généré à partir de fichiers R Markdown grâce à l’excellente extension bookdown.  Le code source est disponible sur GitHub. Corrections et suggestions sont évidemment les bienvenues.


OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Julien Barnier (7 novembre 2017). Une introduction à R et au tidyverse. QUANTI / Sciences sociales. Consulté le 11 décembre 2024 à l’adresse https://doi.org/10.58079/t4br


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4 réponses

  1. Fr. dit :

    Super boulot !

  2. abou dit :

    Excellent ! Et en plus, disponible en epub et pdf. Un contenu très clair qui couvre toutes les utilisations de base de R. Merci pour ce superbe document.

  3. Romain LESUR dit :

    Merci pour la mise à disposition ! Ça a eu l’effet d’une traînée de poudre dans mon milieu professionnel.

  4. Cette librarie ets extremet pertinent et résume vrément l’importance des librarie pratique.

    Je propose juste qu’on y met les librarie de data science comme sa il suffit juste de charger tydiverse pour faire tout pratiquement dans R.

    C’est tout ce qui manque sur R pour pour que ce logiciel soit plus simple quePython Scala Julia et meme SAS.

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