R, mon amour…

R, c’est comme Beth, pas facile facile de prime abord..

J’attaque ma troisième semaine de Statistics One, un MOOC de statistiques de Princeton.

Le prof, Andrew Conway est sympa et didactique, et l’amphi est un peu grand, puisque nous sommes 100000 sur les bancs…

Quand je pense que les 15000 étudiants inscrits au MOOC de biostatistiques de Kristin Sainani (j’en avais parlé ici) m’avaient déjà impressionné…

Les cours sont donc plutôt sympas et sont un bon rappel des bases des statistiques.

Par contre, les TP sur R me font blanchir les cheveux…

Et ce que d’autant plus que les quiz hebdomadaires portent essentiellement sur l’utilisation de R.

Pour commencer, R est un logiciel libre de statistiques, en open source.

Cela signifie que R est en perpétuelle évolution, ça c’est bien, mais aussi que l’interface utilisateur est le cadet des soucis de ses développeurs. Donc contrairement à SPSS ou Excel, utiliser R se mérite, vraiment.

Vraiment.

Les TP du MOOC de Kristin Sainani faisaient manier Deducer, qui est une interface utilisateur de R bien plus intuitive que ce dernier. C’était sympa.

Mais à Princeton, on aime le Hardcore, et les lignes de code.

Copie d’écran à 60 secondes du premier TP sur R… Help!

Les TP me semblent totalement inadaptés à ceux, qui comme moi, ont bidouillé des stats sur Excel ou SPSS pour une thèse ou pour s’amuser.

Mais heureusement, j’ai des amis sur Twitter, béni soit son nom, qui m’ont fait découvrir des tas de ressources utiles:

• Merci à @gabriel440 m’a fait connaître RStudio, qui est une interface moins aride que R, et sur laquelle j’ai bien pris mes marques.
  

• Merci à @PotardDechaine pour cet enseignement interactif sur R et ce lien de UCLA.
  

Semaine après semaine, je râle, mais je commence à faire des trucs sympas:

Tout cela est bien évidemment à mille lieux de mes préoccupations quotidiennes, et c’est justement ça qui est bien.

Vive(nt) les MOOC (et R…)!