Eh oui, 2017 est déjà (presque) fini… À l’heure qu’il est, on boucle les derniers dossiers de l’année, et on se prépare psychologiquement à aller célébrer la nouvelle année comme il se doit. Bref, « pas le temps de niaiser » comme le disent si bien nos amis d’outre-Atlantique. ...

Au milieu du mois de novembre, une (petite) partie de l’équipe s’envolait pour Budapest, histoire de faire un tour au forum BudapestBI, et au Budapest Users-of R Network. ...

Bon, avouons-le, sur ce blog, ça ne rigole pas. Entre tutos sur le machine learning, le text-mining et des détails sur {forcats}, on ne prend plus trop le temps de s’amuser avec R. Et des fois, ça fait du bien de retrouver le bac à sable 😉 ...

La « dream team » du tidyverse se compose de 6 packages, qui se lancent avec library(tidyverse) : {ggplot2}, {dplyr}, {tidyr}, {reader}, {purrr} et {tibble}. Pourtant, si on lit dans les petites lignes, le tidyverse regorge d’autres outils incontournables. Parmi eux : {forcats}, sujet de notre billet d’aujourd’hui. ...

Parce que couvrir un sujet aussi large que le text-mining ne pouvait pas se faire en un billet de blog, voici le troisième volet de notre série sur le text-mining avec R. ...

Poursuite de nos bonnes résolutions prises à Bruxelles, avec un parcours en bonne et due forme du package de webscraping rvest. ...

Quatrième volet de notre série sur le machine learning, avec au programme du jour les Random Forests, ou Forêts aléatoires / Forêts d’arbres décisionnels, pour les plus accrochés à la langue de Molière. ...

Vous avez lu avec attention notre premier billet sur R6, et vous en voulez encore plus ? C’est normal, nous vous avions promis de continuer à vous parler du package le plus installé de l’univR. ...

Chose promise, chose due : il est temps que nous parlions de R6. ...

Un jour où l’autre, vous aurez à gérer des dates avec R. Et ça, que vous soyez analyste débutant, statisticien de haut vol ou data scientist chevronné. Alors, autant s’y coller dès aujourd’hui, vous ne croyez pas ? ...