1. Chapitre 1 : Introduction à la programmation et aux technologies émergentes
Ce chapitre présente une introduction à la programmation et explore les technologies émergentes, en mettant l’accent sur Python et R dans le contexte de la science des données et de l’analyse de données.
1.1. Objectifs
L’objectif de ce chapitre est de:
Introduire Python et R aux étudiants.
Montrer leur importance sur le marché.
Motiver leur apprentissage via des statistiques concrètes.
Fournir les ressources nécessaires pour démarrer.
Encourager la pratique.
1.2. Note théorique
1.2.1. Statistiques d’utilisation de Python et R
Python est extrêmement populaire et polyvalent.
R est très présent en data science et en statistique.
Les deux langages offrent de bonnes perspectives salariales.
Note
Les statistiques ci-dessus sont basées sur des données de 2023<https://survey.stackoverflow.co/2023/>. Les tendances peuvent évoluer avec le temps surtout avec l’arrivé des LLMs.
1.3. Configuration de l’environnement
Pour commencer à programmer en Python et R, vous devez configurer votre environnement de développement.
Installation de Python
Anaconda (recommandé) : Distribution complète incluant Python et de nombreuses bibliothèques scientifiques
Téléchargement : Anaconda Distribution
Inclut Jupyter Notebook, Spyder, et d’autres outils
Jupyter Notebooks : Environnement interactif pour le développement et la présentation
Installation : Jupyter Installation Guide
Idéal pour l’analyse de données exploratoire et l’apprentissage
Installation de R
R Base : Le langage R de base
Téléchargement : CRAN R Project <https://cran.r-project.org/>
Nécessaire pour exécuter du code R
RStudio : Environnement de développement intégré pour R
Téléchargement : RStudio Download
Interface conviviale pour le développement en R
1.4. Exercice pratique : Première ligne de code
Une fois votre environnement configuré, testez-le avec une opération simple :
En Python :
# Dans une console Python ou Jupyter Notebook
1 + 2
# Résultat : 3
En R :
# Dans RStudio ou une console R
1 + 2
# Résultat : 3
Cette simple opération confirme que votre environnement est correctement configuré et prêt pour les chapitres suivants.
1.5. À lire / Aller plus loin
Slides du cours :
Documentation :
Statistiques de programmation : Stack Overflow Survey
Science des données : Python vs R for Data Science
Comparaison détaillée : Python vs R Comparison