Présentation R

• Le projet R Programming
• Calculs statistiques et génération de graphiques
• Points forts de R Programming
• Besoins du Big Data
• Positionnement de R Programming par rapport à Hadoop

Mise en oeuvre de R

• Installation et tests sur une plateforme CentOS
• Utilisation de R en mode commande
• Commandes de base
• Syntaxe
• Opérations de base
• Expressions
• Manipulations de nombres, vecteurs, tableaux, matrices, listes...

Tableaux et matrices

• Déclaration, dimensionnement, indexation
• Opérations de base
• Produits de tableaux
• Transposition
• Produits de matrices
• Matrices
• Equations linéaires
• Inversion
• Valeur propre
• Vecteur propre
• Déterminant
• Moindre carré

Liste et DataFrames

• Définitions et cas d'utilisation
• Attachement et détachement
• Chargement d'un DataFrame
• La fonction Scan

Statistiques

• Distributions embarquées
• Uniforme
• Normale
• Poisson
• Exponentielle
• Calculs statistiques
• Modèles statistiques
• Affichage en graphes et histogrammes

Import / export

• Formats texte, CSV, XML, binaire, largeur fixe, images (JPEG, PNG)
• Encodage
• Filtrage
• Importation SQL
• Importation depuis un réseau socket
• Importation de données géodésiques
• Exportation au format JSON

Intégration Hadoop

• Association de la puissance du calcul distribué fourni par les outils Hadoop
• Différents moyens d'intégration pour utiliser le système distribué HDFS depuis R et pour accéder à HBase depuis les programmes en R
• SparkR
• RHBase
• RHDFS
• RHadoop
• rmr2
• Transformation d'un DataFrame R en un DataFrame Spark
• Travaux pratiques avec Hadoop

Fonctions spécifiques

• Définitions de nouvelles fonctions
• Appels
• Passage d'arguments
• Construction d'une bibliothèque
• Diffusion et installation avec R CMD INSTALL

Evolutions

• Les acteurs
• IBM avec BigInsights
• Revolution R avec ScaleR