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logiciels:r

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logiciels:r [2024/01/28 23:48] (Version actuelle) – créée - modification externe 127.0.0.1
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 +====== R ======
  
 +===== Visualisation de données avec R =====
 +
 +Présenté par François Pelletier
 +
 +Atelier du 15 octobre 2016
 +
 +Nous explorerons trois outils pour visualiser des données:
 +
 +  * leaflet qui permet de mettre des données sur une carte géographique interactive
 +  * plotly qui permet de créer des graphiques interactifs pour le web
 +  * ggplot2 qui permet de créer des graphiques personnalisés pour les publications
 +
 +Ces outils sont utilisés par les scientifiques, les professionnels de l'intelligence d'affaires et les journalistes. \\ Vous aurez les bases nécessaires pour créer des graphiques de qualité similaires à ceux du New York Times (voir [[https://twitter.com/nytgraphics|https://twitter.com/nytgraphics]]) suite à cet atelier.
 +
 +Matériel requis:
 +
 +  * Un ordinateur portable avec Linux, MacOS ou Windows et au moins 2go de RAM
 +  * Le logiciel GNU R
 +  * L'éditeur RStudio [[https://www.rstudio.com/|https://www.rstudio.com/]] ou Emacs avec le plugin ESS
 +  * Les librairies tidyverse, ggplot2, leaflet et plotly
 +
 +Installation de R:
 +
 +  * disponible sur [[https://cran.rstudio.com/|https://cran.rstudio.com/]] ou MRAN [[https://mran.microsoft.com|https://mran.microsoft.com]]
 +
 +Installation de RStudio (facultatif):
 +
 +  * Visiter [[https://rstudio.com|https://rstudio.com]]
 +
 +Installation de Emacs ESS (facultatif):
 +
 +  * Sur Windows et Mac:
 +      * Visiter [[http://vgoulet.act.ulaval.ca/emacs/windows/|http://vgoulet.act.ulaval.ca/emacs/windows/]]
 +  * Sur Linux:
 +
 +<code>
 +sudo apt-get install ess
 +</code>
 +
 +Installation des packages nécessaires pour l'atelier (dans R)
 +
 +<code>
 +install.packages(c("ggplot2", "leaflet", "plotly", "tidyverse"))
 +</code>
 +
 +Le contenu source de la présentation est disponible sur ce dépôt GitLab: [[https://gitlab.com/franc00018/r-dataviz-formation|https://gitlab.com/franc00018/r-dataviz-formation]]
 +
 +En installant l'ensemble des bibliothèques nécessaires et en utilisant l'IDE RStudio, vous pourrez répliquer exactement ma présentation.
 +
 +Le contenu compilé en HTML (certaines fonctionnalités non disponibles sans Shiny) est disponible dans cette archive: [[https://francoispelletier.org/owncloud/index.php/s/OKc9aYPkn3ZWdNg|https://francoispelletier.org/owncloud/index.php/s/OKc9aYPkn3ZWdNg]]
 +
 +======   ======
 +
 +===== Le logiciel statistique R pour l'exploration de données ouvertes =====
 +
 +==== But de cette page ====
 +
 +Cette page est un résumé de l'atelier du 31 octobre 2015 sur le logiciel statistique R présenté par François Pelletier (francois@francoispelletier.org)
 +
 +==== Installations des logiciels ====
 +
 +  * MRO (Microsoft R Open) est un interpréteur du langage R. C'est la version libre de Microsoft R Enterprise.
 +      * Téléchargement et installation avec Qapt
 +
 +  * MKL (Math Kernel Library, ATTENTION logiciel non-libre)
 +      * Installation facultative
 +
 +  * Rstudio qui est l'environnement de développement intégré le plus populaire avec R
 +      * Téléchargement et installation avec Qapt
 +
 +==== Présentation des logiciels ====
 +
 +  * Logiciel libre, implémente le langage de programmation S, multi-paradigme (objet, impératif et fonctionnel)
 +  * Environnement : fonctions de base, extension avec des paquets (+3000), souvent écrites en C, C++ et FORTRAN.
 +  * library("MASS") (Modern Applied Statistics with S+ : excellent livre pour les statistiques)
 +  * Développer en R (outils les plus populaires): Rstudio, Emacs + ESS, Eclipse + extension StatET
 +  * Les opérateurs de base
 +  * Les objets en R
 +  * Informatif : interface graphique Shiny.
 +  * Installer les paquets : install.packages("actuar") du professeur Vincent Goulet de l'Université Laval.
 +  * Voir CRAN pour la liste de tous les packages.
 +  * library("devtools") permet d'installer des paquets à partir de GitHub, BitBucket,
 +  * Langage Yacas pour symbolique (algèbre) via library("ryacas")
 +
 +==== Exploration ====
 +
 +Démarrage et survol rapide de Rstudio.
 +
 +==== Ressources ====
 +
 +  * [[http://www.r-project.org/|Projet R]] pour les statistiques (voir section Manuals)
 +  * [[https://journal.r-project.org/|Le journal R]] (voir section Books)
 +  * [[https://cran.r-project.org/|CRAN]] (Comprehensive R Architecture Network)
 +  * [[https://en.wikibooks.org/wiki/R_Programming|Wiki]] de la programmation en R
 +  * [[http://www.r-bloggers.com/|Blog]] du langage R (nouvelles et tutoriels)
 +
 +==== Présentation d'un cas ====
 +
 +  * François nous a présenté un travail qu'il a effectué en utilisant le langage R.
 +  * Analyse d'un jeu de données ouvertes provenant du site du gouvernement ouvert canadien : [[http://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/da1be1b4-5e2b-4c9a-ae0e-e8551fd6b265|Données sur les évenements de pipeline de Janvier 2004 au présent]]
 +  * [[https://github.com/franc00018/pipelineViz/blob/master/pipelineViz.md|Branche créée sur GitHub : PipelineViz]] sur Git Analyse (jeu de données ouvertes).
 +  * Explication des étapes suivies.
 +  * Présentation de la carte des incidents avec déversements produite à partir des données :
 +
 +{{  :logiciels:pipelineviz_incidents_avec_deversements.png?nolink&576x461  }}
 +
 +  * Présentation d'un schéma du nombre d'incidents cumulés, par compagnie :
 +
 +{{  :logiciels:pipelineviz_graphique_nombre_evenements_cumules.png?nolink&669x535  }}
 +
 +  * Présentation d'un arbre de décision :
 +
 +{{  :logiciels:pipelineviz_arbre_de_decisions.png?nolink&594x411  }}
 +
 +  * Présentation de diapositives sur son GitLab
 +  * dplyr
 +  * Une personne très active avec le langage R : Hadley Wickam hadley.co
 +
 +2015-10-31 : Première présentation par François Pelletier (francois@francoispelletier.org), rédaction par Jean Leblond (jeanleblondpublic@gmail.com)
 +
 +2016-10-15 : Deuxième présentation avec mise à jour par François Pelletier (francois@francoispelletier.org)