Bonnes ressources pour apprendre R

Bonnes ressources pour apprendre R

Comme ce sont les vacances d’été, pourquoi ne pas en profiter pour apprendre un peu de R. Il existe d’innombrables ressources gratuites en ligne. Pour qui veut apprendre, il suffit d’y mettre le temps.

Vidéos

Coursera est un incontournable dans le domaine de l’apprentissage en ligne. Il existe quelques bons cours sur R sous forme de vidéo qui traitent aussi plus ou moins de génomique :
https://www.coursera.org/learn/r-programming
https://www.coursera.org/learn/exploratory-data-analysis
https://www.coursera.org/learn/bioconductor (Bioconductor est un répertoire de modules R pour la biologie).

Livres

Vous trouverez un grand nombre de livres sur R en ligne en commençant par les manuels fournis par CRAN (« An Introduction to R » et « R Data Import/Export » par exemple). Aussi, Roger D. Peng qui donne les deux premiers cours Coursera mentionnés plus haut a écrit des livres pour ses étudiants. Ils peuvent être téléchargés gratuitement ici (rprogramming, external data). Pour de l’aide de base sur les fonctions graphiques et des recettes toutes faites, je consulte souvent le « R-Cookbook » disponible ici.

R est la version ouverte (open source) de S. Toute documentation pour S ou S-PLUS (version commerciale de S) peut être utile lorsqu’on s’interroge sur les fonctions de bases de R. Ainsi, même si ces références (introduction et manuel de statistiques) ont été écrites pour S-PLUS, le contenu est aussi vrai pour R.

Interactivité

Pour ceux qui préfèrent une méthode d’apprentissage plus active, vous pouvez apprendre les rudiments de R à votre propre rythme avec le cours de Code School. Le concept est simple, il suffit de lire les explications et la théorie et d’appliquer immédiatement les concepts acquis en tapant des commandes dans la console affichée dans votre navigateur web.

La communauté

La communauté des utilisateurs de R est très active. Vous trouverez facilement des blogs publiant des articles traitant de R. L’un des plus anciens que je connaisse est le R-Bloggers.

Enfin, vous trouverez beaucoup de réponses à plusieurs questions courantes sur StackOverflow (où vous pouvez même poser vos propres questions) ainsi que beaucoup d’exemples de code sur le web. Modifier du code existant est aussi une bonne façon d’apprendre! Alors, n’hésitez surtout pas à « Googler » vos questions pour trouver code et réponses!

By | 2017-04-29T16:57:04+00:00 11 juillet 2016|Categories: Bioinformatique, R|Tags: |0 Commentaires

About the Author:

Mon parcours a débuté en biochimie, mais c ’est en bioinformatique que je m ’amuse depuis plusieurs années : que ce soit en analysant et visualisant des données en R, en construisant des outils web interactifs en javascript ou en explorant des algorithmes d ’apprentissage automatique en python.

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