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# Initiation à R à travers RStudio
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<a href="https://rstudio.com"><img src="https://d33wubrfki0l68.cloudfront.net/62bcc8535a06077094ca3c29c383e37ad7334311/a263f/assets/img/logo.svg" width=200px></a>

## Prérequis
- sans prérequis
- sans formation aux lignes de commandes

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# Séance 1 - Prise en main de RStudio (1h)

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## Objectif de l'atelier
- savoir installer la version desktop de RStudio
- utiliser les principales fonctionnalités des panneaux de RStudio (édition, console, navigateurs)
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- créer un projet RStudio
- savoir où sont sauveguardée les historique, les objets R, les données
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## Support de l'atelier

![Getting started with RStudio](https://learning.oreilly.com/library/cover/9781449314798/250w/)

## Qu'est ce que R ?
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- un environnement logiciel open-source pour les calculs scientifiques et les graphiques.
- disponibles pour Windows, Mac OS X et plusieurs plateformes UNIX (incluant Linux) sous forme de binaires (compilés)
- Robert Gentleman and Ross Ihaka et la R’s core development team
- un langage de programmation (de script) interprété + add-on package
- the Comprehensive R Archive Network (CRAN) http://cran.r-project.org

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## Pourquoi utiliser l'IDE RStudio ?
- IDE (Integrated Development Environnment)
- projet open-source, multi-plateformes (Windows, Mac Os X, UNIX)
- mode standalone () ou serveur (à travers un naviguateur web)
- faciliter l'écriture le développement de programme et de fonctions dans un environnement intégré
- organisé sous forme de 4 panneaux (éditeur de code source, console+terminal, navigateur d'objets, navigateurs de fichiers/graphiques/packages)
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- plus convivial que la console R pour débuter, plus facile à apprendre que Emacs, plus facile à installer que Eclipse ...
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- développement actif

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## Installation de la version Desktop

https://rstudio.com/products/rstudio/download/#download
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## Utilisation de RStudio

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### Notion d'Espace de travail (Workspace) en R
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> - Le programme R est lancé dans le répertoire courant (**working directory** - wd)
> - Si présentes, les commandes dans le fichier **.Rprofile** sont executées
> - Si présentes les données dans le fichier **.Rdata** sont chargées
> - En quitant (à l'aide de la commande **quit()**), l'utilisateur peut sauvegarder son espace de travail en répondant "yes" à la question "Save workspace image ?" (les données stockées dans les **objets R** seront écrites dans le **.RData**, les commandes dans le fichier **.Rhistory**)
> - Il y a la possibilité d'utiliser la commande **save.image()** ou **save()**en cours de session pour sauveguarder respectivement tout ou une partie des objets de la session dans un fichier au foramt .RData. Il y a la possibilité de recharger ce fichier à l'aide de la fonction **load()**

### Notion de Projets sous RStudio

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RStudio peut créer un nouveau projet (**"New  Directory"**) ou importer un projet existant depuis un répertoire/dossier (**"Existing Directory"**) ou depuis un gestionnaire de version (**"Version Control"**) (git, svn).
Les nouveaux projets sont de plusieurs types (Analyse : **"New Project"**, Développement de packages: **"R Package"** ou d'application Shiny **"Shiny Web Application"**)
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- Possibilité de créer un dépôt **git** associé ("Create a git repository")
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- Possibilité d'utiliser un gestionnaire de package **Packrat** ("Use packrat with this project") http://rstudio.github.io/packrat/rstudio.html
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> ### Astuce
> Utiliser la variable d'environnement **RSTUDIO_WHICH_R** afin de  pointer sur une version de R donnée
```bash
export RSTUDIO_WHICH_R=/usr/local/bin/R
```
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## Quelques cours en ligne utiles 
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https://openclassrooms.com/fr/courses/4525256-initiez-vous-au-langage-r-pour-analyser-vos-donnees/
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http://swcarpentry.github.io/r-novice-gapminder/01-rstudio-intro/index.html

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https://r.developpez.com/tutoriels/introduction-r-et-rstudio/

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## Apprendre R avec swirl

```R
install.packages("swirl")
library(swirl)
swirl()
```

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## Pour aller plus loin 
R For Data Science: https://r4ds.had.co.nz/index.html