Summary  
Explains how to download the appropriate installer for your operating system and run it to install the R programming language.

General domain of usage  
Data analysis

Avant de commencer l'analyse de données, il est nécessaire de configurer votre environnement de travail. Dans ce cours, vous utiliserez R comme langage de programmation et RStudio comme interface pour écrire et exécuter du code R de manière plus efficace.

## Ce dont vous aurez besoin
- **R** : un langage de programmation utilisé pour l'analyse de données ;
- **RStudio** : un environnement de développement intégré (IDE) qui améliore l'expérience utilisateur lors de l'utilisation de R.

## Installer R
1. Accédez au <a href="https://cran.r-project.org" target="_blank"><svg width="1em" height="1em" viewBox="0 0 30 32" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill="none" stroke="#098f67" style="stroke: var(--color1, #098f67)" stroke-linejoin="miter" stroke-linecap="round" stroke-miterlimit="4" stroke-width="2.4156" d="M17.289 17.305v0c-1.754 1.754-4.597 1.754-6.351 0l-7.76-7.759c-1.755-1.755-1.755-4.601 0-6.356v0c1.753-1.753 4.595-1.756 6.351-0.005l6.208 6.187"></path><path fill="none" stroke="#098f67" style="stroke: var(--color1, #098f67)" stroke-linejoin="miter" stroke-linecap="round" stroke-miterlimit="4" stroke-width="2.4156" d="M12.504 13.97v0c1.754-1.754 4.597-1.754 6.351 0l7.762 7.762c1.754 1.754 1.754 4.597 0 6.351v0c-1.754 1.754-4.597 1.754-6.351 0l-5.953-5.953"></path></svg> site officiel de R</a> ;
2. Sélectionnez votre système d'exploitation (Windows, macOS ou Linux) ;
3. Téléchargez l'installateur approprié ;
4. Exécutez l'installateur et suivez les instructions à l'écran pour terminer l'installation.

## Installer RStudio
1. Accédez à la <a href="https://posit.co/download/rstudio-desktop/" target="_blank"><svg width="1em" height="1em" viewBox="0 0 30 32" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill="none" stroke="#098f67" style="stroke: var(--color1, #098f67)" stroke-linejoin="miter" stroke-linecap="round" stroke-miterlimit="4" stroke-width="2.4156" d="M17.289 17.305v0c-1.754 1.754-4.597 1.754-6.351 0l-7.76-7.759c-1.755-1.755-1.755-4.601 0-6.356v0c1.753-1.753 4.595-1.756 6.351-0.005l6.208 6.187"></path><path fill="none" stroke="#098f67" style="stroke: var(--color1, #098f67)" stroke-linejoin="miter" stroke-linecap="round" stroke-miterlimit="4" stroke-width="2.4156" d="M12.504 13.97v0c1.754-1.754 4.597-1.754 6.351 0l7.762 7.762c1.754 1.754 1.754 4.597 0 6.351v0c-1.754 1.754-4.597 1.754-6.351 0l-5.953-5.953"></path></svg> page de téléchargement de RStudio</a> ;
2. Sélectionnez votre système d'exploitation et téléchargez la version gratuite de RStudio Desktop ;
3. Exécutez le programme d'installation et terminez le processus d'installation ;
4. Assurez-vous que R est installé au préalable, car RStudio en dépend pour fonctionner correctement.

## Tester votre installation
Après avoir installé R et RStudio :
1. Ouvrez RStudio depuis vos applications ou le menu démarrer ;
2. Dans le volet console, saisissez `2 + 2` et appuyez sur Entrée ;
3. Si le résultat `4` s'affiche, votre configuration fonctionne correctement.

Acquérir une expérience pratique de l'analyse de données avec R en apprenant à nettoyer, transformer et visualiser des ensembles de données. Explorer les flux de travail essentiels tels que la sélection et le filtrage des données, la gestion des valeurs manquantes et la synthèse des résultats. Développer la confiance dans la préparation des données pour l'extraction d'informations, la création de rapports et l'exploration statistique approfondie.

Explorez les bases de l'analyse de données avec R. Découvrez comment installer les outils, charger et inspecter des jeux de données, sélectionner et filtrer des informations, trier et transformer des données, gérer les valeurs manquantes et résumer les résultats pour des analyses approfondies.

Apprenez à créer des visualisations percutantes avec ggplot2. Construisez des diagrammes en barres, des histogrammes, des courbes de densité et des nuages de points, puis personnalisez-les et affinez-les à l'aide d'options de style et de facettage pour révéler des informations plus approfondies dans vos données.

Renforcez votre compréhension des statistiques pour l'analyse de données. Appliquez des mesures descriptives, identifiez et traitez les valeurs aberrantes, et utilisez des techniques de corrélation avec des outils visuels tels que les cartes de chaleur et les nuages de points pour révéler des relations significatives.

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