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Aperçu offertModule 1 — Démarrer avec R et RStudio

Pourquoi R, et pour quels usages

Extrait de la formation Analyse de données avec R : de la donnée brute au rapport automatisé

Ce que R fait très bien

R domine partout où la statistique est au centre : recherche, santé, économétrie, sciences sociales, contrôle qualité. Trois raisons concrètes :

  • Les structures de données tabulaires sont natives, pas ajoutées par une bibliothèque
  • Le CRAN offre plus de 20 000 paquets, dont beaucoup écrits par les statisticiens qui ont inventé les méthodes
  • ggplot2 reste une référence en visualisation

R ou Python

| Critère | R | Python | |---|---|---| | Statistiques et modélisation | Référence | Bon, plus dispersé | | Visualisation | ggplot2, très expressif | Correct, plus verbeux | | Rapports reproductibles | Excellent (Quarto) | Correct | | Mise en production, IA | Limité | Référence | | Usage généraliste | Faible | Excellent |

A retenir

La question n'est pas lequel est meilleur, mais lequel convient à la tâche. Analyser, modéliser et publier des résultats : R. Industrialiser un modèle dans une application : Python. Beaucoup de professionnels utilisent les deux.

Exercice / Quiz

Vous devez produire chaque mois un rapport statistique de 30 pages avec graphiques, envoyé à une direction. Quel outil privilégier, et pourquoi ? Réponse : R avec Quarto, car le rapport entier (calculs, graphiques, texte) se régénère d'une seule commande quand les données changent.