4 août 2014 | Québec
Un langage conçu pour travailler avec les données
Lorsqu’on parle de programmation en intelligence artificielle, Python occupe souvent le devant de la scène. Il n’est pourtant pas le seul langage utilisé pour exploiter les données. R est particulièrement adapté au calcul statistique, à l’analyse et à la visualisation de données, ce qui explique sa place dans divers contextes de science des données.
Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI, un cours est spécifiquement consacré à R. Les étudiants y abordent notamment la programmation, la manipulation et la visualisation des données, les méthodes statistiques ainsi que certaines applications de l’apprentissage automatique.
Pourquoi utiliser R pour analyser des données?
Avant de pouvoir tirer des conclusions à partir de données, il faut généralement les importer, les organiser, les transformer et les explorer.
R permet d’effectuer ces différentes opérations dans un même environnement. Le cours consacré à ce langage dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 aborde notamment les types et structures de données, les fonctions, les instructions conditionnelles, les boucles ainsi que l’importation et l’exportation de données.
Ces compétences permettent de passer progressivement des données brutes à une information analysable.
👉 Découvrez également : Analyse de données en intelligence artificielle : comprendre, structurer et interpréter l’information
Manipuler et transformer les données
Les données utilisées dans un projet ne se présentent pas toujours immédiatement sous une forme permettant leur analyse.
Il peut être nécessaire de sélectionner certaines observations, de modifier la structure des données, de regrouper l’information ou d’effectuer différents calculs avant de commencer l’analyse proprement dite.
Le cours consacré à R prévoit ainsi l’utilisation d’outils permettant de manipuler et de transformer les données, notamment les fonctions de la collection tidyverse.
Cette étape est importante, puisque la qualité de l’analyse dépend en partie de la manière dont les données ont été préparées.
Utiliser les statistiques pour interpréter l’information
R est étroitement associé à l’analyse statistique. Cette dimension est particulièrement pertinente en science des données, puisque les statistiques permettent notamment d’examiner des distributions, d’étudier des relations entre variables et de tester certaines hypothèses.
Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3, les étudiants abordent les statistiques dans plusieurs cours. Le cours consacré à R permet notamment d’appliquer différentes méthodes statistiques à l’aide de ce langage.
Il ne s’agit donc pas seulement d’apprendre des commandes : le langage devient un outil permettant d’appliquer des concepts statistiques à des ensembles de données.
Créer des visualisations avec R
Une analyse peut produire de nombreux chiffres sans que ceux-ci soient immédiatement faciles à interpréter.
La visualisation permet de représenter graphiquement les données afin d’en faire ressortir certaines tendances, relations ou particularités. Le cours consacré à R aborde également cette dimension, notamment à l'aide de ggplot2, un outil de visualisation de données.
Les graphiques peuvent alors contribuer à l’exploration des données, mais aussi à la communication des résultats obtenus.
👉 Découvrez également : Visualisation de données et tableaux de bord : transformer les données en informations utiles
R peut-il servir à l’apprentissage automatique?
R ne sert pas uniquement à produire des analyses statistiques ou des graphiques.
Le plan de cours prévoit également une introduction à l’apprentissage automatique avec R, notamment pour la création de modèles prédictifs.
Les données peuvent ainsi être préparées et analysées, puis utilisées dans des modèles visant à reconnaître certaines relations ou à effectuer des prédictions.
Cette utilisation permet d’établir un lien entre les fondements statistiques de la science des données et certaines applications de l’intelligence artificielle.
👉 Découvrez également : Apprentissage automatique et apprentissage profond en intelligence artificielle
R Markdown et Shiny : communiquer et présenter les résultats
Le travail avec les données ne s’arrête pas nécessairement à l’analyse. Il faut souvent présenter les résultats de manière structurée afin qu’ils puissent être compris et utilisés.
Le cours consacré à R dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 comprend notamment R Markdown et Shiny.
R Markdown permet d’intégrer du texte, du code et des résultats d’analyse dans un même document. Shiny permet, quant à lui, de développer des applications Web interactives à partir de R.
Ces outils montrent qu’un langage utilisé pour analyser des données peut également contribuer à présenter et communiquer les résultats obtenus.
Pourquoi apprendre R lorsqu’on apprend déjà Python?
R et Python ne doivent pas nécessairement être considérés comme des concurrents. Ils peuvent répondre à des besoins différents et faire partie d’un ensemble plus vaste d’outils utilisés en science des données et en intelligence artificielle.
Le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 couvre d’ailleurs les deux langages. Python est notamment utilisé dans les cours de techniques de programmation en science des données, tandis qu’un cours distinct permet d’explorer R et ses applications statistiques.
Apprendre à travailler dans plusieurs environnements permet ainsi de mieux comprendre les différentes façons de manipuler, d’analyser, de modéliser et de présenter les données.
Une compétence parmi plusieurs en intelligence artificielle
R représente donc bien plus qu’un simple langage de programmation supplémentaire. Son orientation vers les données et les statistiques en fait un outil pertinent pour explorer l’information, mener des analyses, créer des visualisations et développer certains modèles prédictifs.
Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3, son apprentissage s’inscrit dans une formation beaucoup plus large qui couvre également les bases de données, les statistiques, Python, la visualisation, l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et le développement d’applications.
Cette complémentarité permet aux étudiants de découvrir différents outils et méthodes susceptibles de s’appliquer au cours d’un projet lié aux données et à l’intelligence artificielle.
Foire aux questions
1. À quoi sert R en intelligence artificielle?
R peut servir à manipuler et analyser des données, à effectuer des analyses statistiques, à produire des visualisations et à créer certains modèles prédictifs. Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3, son apprentissage comprend notamment la manipulation des données, les méthodes statistiques et une introduction à l’apprentissage automatique.
2. Quelle est la différence entre R et Python en science des données?
Les deux langages peuvent être utilisés pour travailler avec les données. Dans la formation, Python est abordé dans deux cours de techniques de programmation en science des données, tandis que R fait l’objet d’un cours qui met notamment l’accent sur la manipulation et la visualisation des données, les statistiques et l’apprentissage automatique.
3. Quels outils liés à R sont abordés dans la formation?
Le plan de cours mentionne notamment le tidyverse pour la manipulation des données, ggplot2 pour leur visualisation, ainsi que R Markdown et Shiny. Le cours aborde également les méthodes statistiques et l’apprentissage automatique avec R.
Pour aller plus loin
👉 Intelligence artificielle : comprendre le domaine et ses perspectives
👉 Programmation en intelligence artificielle : Python, R et bases de données au cœur de la formation
👉 Projets concrets en intelligence artificielle : apprendre par la pratique
👉 En savoir plus sur le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI
