#Introduction à R
R a été conçu par et pour les statistiques : il excelle dans la manipulation de tableaux de données, la modélisation et la production de graphiques de qualité publication. Ce module adopte une démarche de laboratoire : chaque chapitre part d’un jeu de données réel, explore une question et construit une solution reproductible.
Nous commençons par l’environnement de travail (installation de R, prise en main de RStudio, notebooks Quarto), poursuivons avec la manipulation de données via le tidyverse et data.table, puis enchaînons sur la visualisation (ggplot2) et la modélisation avec le tidymodels ecosystem. Le dernier volet montre comment industrialiser ses analyses : gestion de dépendances, packaging, pipelines de reporting.
Les séances alternent moments magistraux, live-coding et exercices guidés. Les étudiantes et étudiants repartent avec un carnet de recettes qu’ils pourront réutiliser dans d’autres projets d’analyse de données ou de science des données.