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Dernière mise à jour : 16 mai 2012  - 3 livres - 3 critiques - note globale : 4.5

  1. Getting started with RStudio
  2. R Cookbook
  3. R in a Nutshell
couverture du livre Getting started with RStudio

Note 4.0drapeau
Détails du livre
Sommaire
Critiques (1)
 
 

Getting started with RStudio

de John Verzani
Public visé : débutant, intermédiaire
Introduction : An Integrated Development Environment for R

Résumé de l'éditeur

Dive into the RStudio Integrated Development Environment (IDE) for using and programming R, the popular open source software for statistical computing and graphics. This concise book provides new and experienced users with an overview of RStudio, as well as hands-on instructions for analyzing data, generating reports, and developing R software packages.

The open source RStudio IDE brings many powerful coding tools together into an intuitive, easy-to-learn interface. With this guide, you'll learn how to use its main components-including the console, source code editor, and data viewer-through descriptions and case studies. Getting Started with RStudio serves as both a reference and introduction to this unique IDE.

  • Use RStudio to provide enhanced support for interactive R sessions
  • Clean and format raw data quickly with several RStudio components
  • Edit R commands with RStudio's code editor, and combine them into functions
  • Easily locate and use more than 3,000 add-on packages in R's CRAN service
  • Develop and document your own R packages with the code editor and related components
  • Create one-click PDF reports in RStudio with a mix of text and R output
79 pages, 1re édition, 1er septembre 2011 

Édition : O'Reilly

ISBN10 : 1449309038

ISBN13 : 9781449309039

Commandez sur www.amazon.fr :

15,72 € TTC (prix éditeur 19,99 € TTC) livraison gratuite !
  • Chapter 1 : Overview, Installation
  • Chapter 2 : Case Study : Data Cleaning
  • Chapter 3 : The Console and Related Components
  • Chapter 4 : Case Study : Creating a Package
  • Chapter 5 : Programming with RStudio

 
Critique du livre par la rédaction ced le 1er mai 2012 

Quand John Verzani, auteur du très bon ouvrage "Using R for Introductory Statistics", écrit un livre sur RStudio, l'environnement de développement dédié à R qui monte, qui monte..., on s'attend forcément à un excellent livre.

Alors, autant le dire tout-de-suite, je trouve que ce manuel est un peu à l'image de l'IDE qu'il décrit : très prometteur, mais encore en version beta et donc perfectible.

Ce court ouvrage, qui ne fait que 80 pages, commence par quelques rappels sur R, sur ce qu'est un IDE, une présentation générale de RStudio, avant de décrire l'installation de RStudio. Seulement voilà, cet outil peut être installé en version client (sur l'ordinateur de tout un chacun), mais également en version serveur, pour pouvoir en profiter depuis un simple navigateur. Et cette partie sur l'installation est trop sommaire à mon goût : l'installation serveur n'est pas du tout abordée (à se demander si l'auteur s'y est essayé...) et renvoie sur la documentation fournie sur le site de RStudio.

S'ensuit un chapitre détaillant une étude de cas, afin de se familiariser l'interface. Ne vous faites pas piéger comme les quelques personnes qui ont déjà émis des critiques plutôt négatives sur ce livre sur le site d'O'Reilly, les fichiers correspondant aux exemples et aux études de cas abordés ici sont disponibles ici. Leurs griefs portent principalement sur le fait qu'ils n'ont pas pu trouver ces sources...

La troisième et principale partie décrit de manière exhaustive la console R et les différents composants de l'environnement interagissant avec cette console. Cette partie est, à mon sens, très bien faite (d'autant plus que le livre a été écrit alors que RStudio comportait moins de fonctionnalités que ce dont il dispose à ce jour). Les nombreuses astuces dont est truffée l'interface sont très bien expliquées.

La quatrième partie reprend l'étude de cas et explique comment transformer les fonctions écrites précédemment en package R, toujours depuis RStudio. Très intéressant pour des utilisateurs avancés qui souhaitent créer leurs propres packages, mais certainement moins pour des débutants.

La dernière partie décrit le fonctionnement de l'éditeur de code source, avec le même souci du détail que dans la troisième partie. S'y ajoute un bref descriptif de la gestion des packages R dans RStudio (module d'installation des packages dans R), avant de terminer par une étude de cas portant sur la génération automatique de rapport via Sweave. Ce dernier point mériterait d'être plus détaillé et pourrait représenter, à lui seul, une partie dans les prochaines versions (cette fonctionnalité étant en cours de développement sous RStudio et à peine ébauchée dans la version de développement sur laquelle a pu se baser l'auteur).

En conclusion, ce livre a un fort potentiel, mais il est pour le moment incomplet. Gageons que les prochaines éditions seront plus riches et plus développées. Enfin, cet ouvrage porte sur l'environnement de développement qu'est RStudio : il n'est pas fait pour apprendre à programmer en R, ni pour apprendre les statistiques.
2 commentaires Donner une note à l´article (4.5)

 
couverture du livre R Cookbook

Note 5.0drapeau
Détails du livre
Sommaire
Critiques (1)
 
 

R Cookbook

de Paul Teetor
Public visé : débutant, intermédiaire
Introduction : Proven Recipes fo Data Analysis, Statistics, and Graphics

Résumé de l'éditeur

With more than 200 practical recipes, this book helps you perform data analysis with R quickly and efficiently. The R language provides everything you need to do statistical work, but its structure can be difficult to master. This collection of concise, task-oriented recipes makes you productive with R immediately, with solutions ranging from basic tasks to input and output, general statistics, graphics, and linear regression.

Each recipe addresses a specific problem, with a discussion that explains the solution and offers insight into how it works. If you're a beginner, R Cookbook will help get you started. If you're an experienced data programmer, it will jog your memory and expand your horizons. You'll get the job done faster and learn more about R in the process.

413 pages, 1re édition, 1er mars 2011 

Édition : O'Reilly

ISBN10 : 0596809158

ISBN13 : 9780596809157

Commandez sur www.amazon.fr :

34,23 € TTC (prix éditeur 39,99 € TTC) livraison gratuite !
  • Chapter 1 : Getting Started and Getting Help
  • Chapter 2 : Some Basics
  • Chapter 3 : Navigating the Software
  • Chapter 4 : Input and Output
  • Chapter 5 : Data Structures
  • Chapter 6 : Data Transformations
  • Chapter 7 : Strings and Dates
  • Chapter 8 : Probability
  • Chapter 9 : General Statistics
  • Chapter 10 : Graphics
  • Chapter 11 : Linear Regression and ANOVA
  • Chapter 12 : Useful Tricks
  • Chapter 13 : Beyond Basic Numerics and Statistics
  • Chapter 14 : Time Series Analysis

 
Critique du livre par la rédaction ced le 1er juin 2011 

Les livres de recettes édités chez O'Reilly m'ont toujours beaucoup plu, parce qu'ils sont une véritable mine de trucs et astuces et permettent de répondre très rapidement aux questions qu'on se pose sur un outil ou un langage donné. Autant dire que c'est avec une certaine impatience que j'attendais celui consacré à R.
Et cet ouvrage répond, une fois encore, parfaitement à mes attentes.

La configuration de R, les éléments du langage et la manipulation des données occupent une grande place dans ce livre (chapitres 1 à 7, ainsi que les divers trucs et astuces présentés dans le chapitre 12). Le seul reproche que je formulerais concerne la connexion aux bases de données, car la recette abordant cette question se cantonne à présenter une librairie d'accès à MySQL, alors qu'une solution plus générique par la librairie RODBC serait applicable à n'importe quel SGBD.
Un chapitre est consacré aux graphiques. Il fournit les bases de la représentation graphique sous R, mais cela reste trop succinct à mon goût. La partie visualisation est l'un des points forts de R, et elle n'est que survolée au travers de ce chapitre. Un second chapitre sur des techniques graphiques un peu plus avancées n'aurait pas été superflu.
Les statistiques constituent le dernier grand volet de l'ouvrage (chapitres 8, 9, 11, 13 et 14). Et là, les recettes sont très bien conçues : elles expliquent non seulement comment répondre à une question en statistiques (quel outil statistique utiliser : statistique descriptive, test, prédiction...), mais également comment répondre à cette question sous R (quelle fonction utiliser ? Comment exploiter les résultats qu'elle retourne ?). Ainsi, le chapitre sur les régressions linéaires et l'analyse de variance est très enrichissant, tant pour le novice en statistiques que pour le débutant sous R.

Chaque recette est présentée de manière concise, claire, avec une solution bien expliquée, et une ouverture quasi systématique pour approfondir la question, à la fin de la recette. Les solutions présentées privilégient systématiquement les fonctions standard de R, mais les librairies permettant d'approfondir la question sont souvent mentionnées.

Finalement, ce livre s'adresse à toute personne qui connait un peu R et souhaite accélérer le développement de ses connaissances, tout autant qu'à celui qui a des connaissances en statistiques et souhaite comprendre comment effectuer des analyses avec R. L'utilisateur plus avancé y trouvera de quoi se rafraichir la mémoire sur tel ou tel point, ou quelle piste creuser pour accroître ses connaissances.
Il ne permet pas un apprentissage à lui seul de R, mais, associé à l'ouvrage "R in a NutshellR in a Nutshell" chez le même éditeur, voilà de quoi avoir à portée de main de solides références pour tirer parti de la puissance de R.

 
couverture du livre R in a Nutshell

Note 4.5drapeau
Détails du livre
Sommaire
Critiques (1)
 
 

R in a Nutshell

de Joseph Adler
Public visé : débutant
Introduction : A Desktop Quick Reference

Résumé de l'éditeur

R is rapidly becoming the standard for developing statistical software, and R in a Nutshell provides a quick and practical way to learn this increasingly popular open source language and environment. You'll not only learn how to program in R, but also how to find the right user-contributed R packages for statistical modeling, visualization, and bioinformatics.

613 pages, 1re édition, 1er décembre 2009 

Édition : O'Reilly

ISBN10 : 059680170X

ISBN13 : 9780596801700

Commandez sur www.amazon.fr :

34,56 € TTC (prix éditeur 39,32 € TTC) livraison gratuite !
  • Part I : R Basics
    • Chapter 1 : Getting and Installing R
    • Chapter 2 : The R User Interface
    • Chapter 3 : A Short R Tutorial
    • Chapter 4 : R Packages
  • Part II : The R Language
    • Chapter 5 : An Overview of the R Language
    • Chapter 6 : R Syntax
    • Chapter 7 : R Objects
    • Chapter 8 : Symbols and Environments
    • Chapter 9 : Functions
    • Chapter 10 : Object-Oriented Programming
    • Chapter 11 : High-Performance R
  • Part III : Working with Data
    • Chapter 12 : Saving, Loading, and Editing Data
    • Chapter 13 : Preparing Data
    • Chapter 14 : Graphics
    • Chapter 15 : Lattice Graphics
  • Part IV : Statistics with R
    • Chapter 16 : Analyzing Data
    • Chapter 17 : Probability Distributions
    • Chapter 18 : Statistical Tests
    • Chapter 19 : Power Tests
    • Chapter 20 : Regression Models
    • Chapter 21 : Classification Models
    • Chapter 22 : Machine Learning
    • Chapter 23 : Time Series Analysis
    • Chapter 24 : Bioconductor

 
Critique du livre par la rédaction ced le 1er décembre 2010 

R est souvent présenté comme un logiciel libre dédié aux statistiques. Mais ce puissant outil va en réalité bien plus loin, offrant un langage de programmation complet permettant de manipuler, traiter et représenter graphiquement des données.

Et cet ouvrage met parfaitement en valeur tous les avantages et les points forts de R.
En effet, après une première partie relativement brève apportant les bases de R (installation, tutoriel pour démarrer, présentation des paquetages), on entre rapidement dans le vif du sujet, avec une présentation très complète des éléments du langage R. La syntaxe, les notions d'objets (y compris les objets de classes S4) et d'environnements, ainsi que l'écriture des fonctions sont décrites très précisément, avec des exemples concrets et simples à reproduire.

La troisième partie, portant sur le traitement des données, constitue, à mon sens, le cœur de l'ouvrage. On y découvre l'import de données sous R (que ce soit à partir de fichiers textes ou par connexion à des bases de données), la manipulation et la transformation de ces données, et enfin, point fort du logiciel, leur représentation graphique. Là encore, tous ces sujets sont traités en profondeur et très bien illustrés.

Bien évidemment, un ouvrage dédié à R se doit de présenter les outils statistiques mis à disposition. La dernière partie du livre décrit donc les principaux outils, sans entrer dans les théories statistiques, mais en expliquant comment résoudre les grandes questions que l'on est souvent amené à se poser : statistiques descriptives, tests, régressions et ajustement de modèles... Pour chacune de ces questions, les fonctions utilisables et les résultats qu'elles produisent sont parfaitement décrits.
Notons la présence, en fin de livre, d'une annexe volumineuse référençant les fonctions des principaux paquetages de R, très utile pour trouver rapidement un complément d'information sur telle ou telle fonction, voire pour rapidement trouver la fonction à utiliser pour résoudre une question.

On commence à trouver un nombre important d'ouvrages sur R, mais, jusque-là, il m'était difficile d'en trouver un qui présente tous les aspects de R, sans se cantonner au seul domaine des statistiques. Et bien R in a Nutshell réussit parfaitement ce tour d'horizon complet des fonctionnalités de R.

Le seul regret que je peux exprimer, et qui fait que cet ouvrage ne reçoive pas la note maximale, est qu'il est parsemé de quelques « coquilles » (souvent référencées sur la page du livre sur le site de l'éditeur), certaines pouvant parfois gêner la bonne compréhension.

Néanmoins, c'est un livre référant à toujours garder près de soi quand on débute ou qu'on travaille avec R.

 

  

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