Transcription de l’intervention de Colin aux Rencontres R d’Anglet !  ...

Vous connaissez l’expression : jamais deux sans trois ! Suite de notre série sur le machine learning avec R. ...

En dataviz, savoir faire diagramme en barres et histogrammes, c’est une première étape. Mais quand il faut passer aux données spatiales, vous aurez besoin d’appeler la cartographie à la rescousse. Et si nous vous en parlons ici, c’est pour vous présenter son utilisation en R ! ...

Lecteurs assidus de notre blog, vous n’avez pas manqué notre premier billet sur le machine learning, traitant de la régression linéaire. Mais voilà, depuis ce jour, une question vous hante : à quand le deuxième volet de cette série ? Rassurez-vous : l’attente est désormais terminée. ...

Que vous utilisiez R depuis quelques jours ou depuis des années, aucun doute : vous avez fait de la programmation orientée objet (ou POO, pour les intimes). Ce concept, membre de la grande famille des paradigmes de programmation, est central à votre utilisation du logiciel. Mais en clair, de quoi s’agit-il ? ...

Si vous gardez une oreille attentive à l’actualité data science, vous avez sûrement l’impression que le (petit) monde du big data bouge sans cesse. À dire vrai… vous avez raison ! Les technologies révolutionnaires poussent comme des champignons, venant ringardiser en quelques heures des méthodes bien implantées sur le marché… ...

Certains de nos lecteurs pourraient se dire que parfois, il n’y a pas que R dans la vie. Et (même si nous pensons le contraire) nous comprenons leur besoin d’aller voir du côté d’autres langages de programmation — Python, par exemple, ou encore SQL et JavaScript. ...

Analyse de performance de campagne, surveillance d’expérimentation, gestion, logistique, finance… les tableaux de bord sont partout ! Et pour les amoureux de R, qui dit dashboard dit Shiny. Pourtant, rien ne nous empêche (parfois) d’aller jeter un coup d’oeil à ce qui se fait ailleurs. Quid donc de Power BI, l’outil de Microsoft ? ...

Wow, vous êtes encore en train de nous perdre avec un truc compliqué ! Mais non, lecteurs, rassurez-vous : malgré un nom tiré par les cheveux, les n-gramme sont faciles à comprendre… et simples à mettre en place avec R ! Démonstration en bonne et due forme. Alors, c’est quoi un n-gramme Tout simplement, un n-gramme est “une sous-séquence de ...

À moins d’être resté enfermé dans un frigo ces cinq dernières années, vous avez forcément entendu parler de machine learning. Et pour cause : les algorithmes “d’apprentissage automatique” (pour les amoureux de la langue de Molière) ont progressivement envahi tous les secteurs : finance, marketing, web… La liste est longue ! Zoom sur le machine learning avec R. ...

Shiny, shiny, vous avez-dit “Shiny” ? Késako ? Rassurez-vous, vous êtes au bon endroit : même si cela sonne comme le nom d’un shampooing pour cheveux brillants, Shiny est à l’heure actuelle un must-know du “R World”. Focus sur ce package incontournable. ...

Des chiffres, des chiffres, toujours des chiffres ? Eh non, pas que ! La science des données passe également par l’analyse de contenus textuels : une spécialisation appelée “fouille de texte” (si vous êtes d’humeur franco-française), mais plus connue sous le nom de “text-mining”. ...

L’histoire de notre logiciel favori est fortement ancrée dans celle du logiciel libre et de l’open source. Il s’agit d’ailleurs d’un argument qui en fait l’une de ses forces, et qui compte parmi les motivations d’adoption par de nombreux data lovers. Une philosophie du partage et du collectif qui a traversé les décennies, pour aujourd’hui se poursuivre dans les nombreux ...

Incontournables de la manipulation de données, les expressions régulières peuvent sembler ésotériques aux non-initiés, qui n’y verrons qu’une succession de points et de tirets indéchiffrables. Pourtant, une fois maitrisées, les expressions régulières deviendront un véritable super-pouvoir pour le data-wrangling. Car oui, il faut l’avouer, l’apprentissage est ardu… mais le jeu en vaut la chandelle ! ...

Paradigme majeur du deep learning, le réseau artificiel de neurones peut paraitre incompréhensible de prime abord. Pourtant, et parce que le machine learning sera bientôt partout (c’est le gartner hype cycle qui le dit), les Artificial Neural Networks (ANN) font partie des technologies clés à saisir pour rester câblé sur les innovations de demain. Décryptage à destination des non-spécialistes. ...