L’IA, l’apprentissage automatique et la science des données font partie des compétences les plus précieuses à l’heure actuelle. La popularité croissante invite plusieurs débutants sur le terrain. Les débutants souffrent toujours dans le choix d’un langage de programmation. La décision appartient bien sûr au développeur. À cet égard, R est l’un des meilleurs langages de programmation pour l’IA et le ML. Il prend en charge un environnement logiciel libre et le calcul statistique. Cependant, vous aurez besoin d’une interface utilisateur graphique (GUI) pour travailler avec R. De nombreux spécialistes des données préfèrent travailler en ligne de commande, mais les débutants doivent choisir une interface graphique définie. Il existe de nombreuses interfaces utilisateur graphiques gratuites pour R. Nous en avons répertorié certaines afin que vous ne perdiez pas de temps à les rechercher.

Interfaces utilisateur graphiques gratuites pour R

La plupart des développeurs choisissent R pour résoudre des problèmes statistiques. Vous voudrez également l’utiliser pour résoudre des problèmes pertinents. Vous pouvez choisir l’une des interfaces graphiques disponibles sur le marché. La chose la plus satisfaisante est que la majorité d’entre eux sont gratuits. Passons en revue les 10 meilleures interfaces utilisateur graphiques gratuites pour R.

01. RStudio

RStudio est l’IDE et l’interface graphique les plus célèbres pour R. Il est bien en avance sur ses concurrents. L’interface graphique gratuite prend en charge deux formats. Application de bureau RStudio qui est la plus utilisée. Et le serveur RStudio. Il s’exécute sur un serveur distant et vous pouvez y accéder avec votre navigateur. RStudio est affilié à la licence publique générale GNU Affero, ce qui en fait un logiciel open source.

Principales caractéristiques

• Vous pouvez exécuter le code R entièrement à partir de l’éditeur de source. Vous n’avez besoin d’aucun effort supplémentaire.
• Débogueur synergique pour trouver et corriger tout type de bogue ou d’erreur.
• RStudio offre des ressources de codage robustes conçues pour augmenter les performances.
• Il prend en charge Subversion et Git, ce qui rend l’expérience de développement très pratique.
• Superbe représentation graphique des données. Réalise des graphismes en collaboration avec Shiny et ggvis.
• Une grande communauté et de la documentation sont disponibles si vous avez besoin d’aide.

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02. Hochet

Rattle est une interface utilisateur graphique gratuite populaire pour R. L’interface graphique est bien abordée pour son utilisation intensive de l’exploration de données. Le code source de Rattle est téléchargeable depuis GitHub, et n’importe qui peut proposer un nouveau code et l’ajouter au développement. Il offre des fonctionnalités d’exploration de données robustes en révélant les potentiels du logiciel R via une interface graphique. Actuellement, de nombreuses organisations gouvernementales et non gouvernementales du monde entier l’utilisent dans leurs activités statistiques et d’exploration de données.

Principales caractéristiques

• Rattle prend n’importe quel type de fichier en entrée, tel que CSV, Excel, jeu de données R, txt et scripts.
• L’interface graphique enregistre toutes vos rencontres dans un script R. Le script peut être facilement implémenté sans aucune interaction avec l’interface Rattle.
• Vous pouvez travailler avec des modèles de ML supervisés et non supervisés. Des algorithmes ML tels que la régression linéaire, la forêt aléatoire, SVM, KMeans peuvent être implémentés.
• Vous pouvez redimensionner et nettoyer les données avec des packages intégrés.
• L’interface graphique présente le modèle sous forme graphique, ce qui facilite la mesure des performances et le déploiement pratique du modèle en production.

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03. StatET pour R

StatET est un développement d’Eclipse. Il présente un environnement de développement intégré basé sur Eclipse et produit également des modules pour l’incorporation de R et Java. Tout ce que vous voulez dans un R IDE est disponible ici. Pour le codage R et la construction de packages, l’interface graphique fournit une collection d’outils sophistiqués, y compris le système d’aide « R » et une console R entièrement intégrée.

Principales caractéristiques

• Il a un attribut de coloration syntaxique où vous pouvez personnaliser vos groupes de style.
• Contient une caractéristique unique appelée la stratégie intelligente du double-clic.
• Il dispose d’un mode d’insertion intelligent qui produit des parenthèses de fermeture d’indentation automatiques.
• Techniques de refactorisation du code R dans les projets R pour renforcer sa structure facilement et rapidement ou déplacer des fonctions vers des méthodes S4.
• Toutes les fonctionnalités sont personnalisables grâce à l’éditeur de source StatET.

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04. RKWard

Parmi de nombreuses interfaces utilisateur graphiques gratuites, RKWard est relativement plus simple. L’objectif principal de l’interface graphique est d’évoluer vers une interface transparente pour R et facile à utiliser. RKWard tente d’intégrer le potentiel du langage R avec la simplicité d’utilisation des progiciels statistiques grand public. Il a été développé pour l’environnement de bureau KDE. Cependant, l’interface graphique peut s’exécuter dans presque tous les environnements.

Principales caractéristiques

• L’éditeur de données est comme la feuille de calcul, ce qui rend la saisie de données tout à fait appropriée.
• La gestion des packages R est disponible pour gérer et manipuler facilement les packages R.
• L’interface avec le langage R est assez transparente.
• La vue de l’espace de travail permet aux utilisateurs d’installer tous les objets dans l’espace de travail R et de les modifier.
• Il dispose de méthodes d’analyse, telles que la corrélation, les statistiques descriptives, les tests de valeurs aberrantes, les tableaux croisés, etc.
• Vous pouvez produire des graphiques tels qu’un graphique à barres, un graphique à points, un graphique ECDF, un histogramme, un graphique à secteurs, un nuage de points, etc.

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05. JGR

JGR, prononcé comme Jaguar, est une interface graphique standard et cohérente pour R. Il est sous licence GNU General Public License, ce qui signifie qu’il est gratuit et open-source. L’interface graphique a été introduite pour la première fois en 2004 et le développement est toujours en cours. Il dispose d’un terminal R adaptatif fragmentaire qui peut être utilisé comme remplacement plus étendu de l’interface graphique R par défaut. JGR a une console R conviviale qui la rend importante parmi les scientifiques des données.

Principales caractéristiques

• Il fournit une interface flexible. L’interface graphique est fructueusement portable.
• L’éditeur avec interface graphique a des attributs tels que l’auto-complétion, la coloration syntaxique, le transfert direct de commandes, etc.
• Le système d’aide de JGR est multi-onglets, ce qui facilite le codage dans l’interface.
• Le navigateur d’objets possède des fonctionnalités telles que la comparaison de modèles, la vue d’objets à onglets, le glisser-déposer.
• Les jeux de données se chargent très simplement grâce au menu direct « Ouvrir ». Il contient également des info-bulles pour aider le développeur.

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06. Commandant R

R Commander est une interface utilisateur graphique gratuite pour R. Le professeur John Fox a créé le logiciel pour permettre l’enseignement de cours de statistiques et pour éliminer les obstacles de la sophistication logicielle du processus d’apprentissage des statistiques. Il a des menus déroulants qui peuvent naviguer dans l’analyse des données statistiques. R Commander est exceptionnellement bénéfique pour les débutants car il affiche le code correspondant à chaque exécution de données.

Principales caractéristiques

• À l’heure actuelle, seules deux interfaces graphiques R enregistrent les fichiers de démarquage. R Commander est l’un d’entre eux.
• Il dispose d’un total de quarante et un plug-ins impressionnants, qui sont très pratiques lors du codage.
• Le code de R Commander est du niveau vintage. Vous pouvez l’utiliser pour apprendre R si vous êtes débutant.
• Il comporte plusieurs fonctionnalités statistiques telles que des tableaux de contingence, une analyse dimensionnelle, des tests non paramétriques et des modèles d’ajustement.
• Il peut produire un graphique 3D, un graphique à barres, un graphique à bandes et de nombreux autres graphiques et graphiques.

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07. Déducteur

Deducer est une interface graphique gratuite et open source pour R. Il a été initialement créé pour être un substitut convivial à des logiciels tels que Minitab, SPSS et JMP. L’interface graphique est disponible sur tous les systèmes d’exploitation, mais pas sur la version serveur. Deducer est sorti en 2008 et a rapidement été acclamé. Cependant, il a un processus d’installation compliqué. Les débutants et les experts peuvent l’utiliser de manière appropriée.

Principales caractéristiques

• L’interface est assez agréable. Il a tenté de fournir des tables de traitement de texte de sortie de style APA pour la première fois parmi d’autres R GIU.
• Il comprend une barre de menus pour effectuer des activités de manipulation et d’analyse de données de base et une feuille de calcul de type Excel pour afficher et modifier des blocs de données.
• L’interface graphique gère plusieurs trames de données simultanément.
• Vous pouvez exécuter des fonctions simples en quelques clics de souris.
• Il dispose de plusieurs packages d’extension et d’un système d’aide en ligne.

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08. JASP

JASP est une interface graphique open-source qui a été financée par l’Université d’Amsterdam. Il est conçu pour être simple à utiliser et intuitif pour les utilisateurs de SPSS. L’avantage le plus important de JASP est sa focalisation sur l’analyse bayésienne. Si vous préférez cela, JASP pourrait être celui qu’il vous faut.

En plus de cela, il dispose d’un puissant module d’apprentissage automatique. JASP est un peu différent des autres interfaces graphiques décrites dans cet article. En effet, il ne peut pas vous afficher le code R qu’il écrit et vous ne pouvez pas y exécuter votre code R. Cependant, il peut effectuer toutes les autres tâches souhaitées à partir d’une interface graphique R.

Principales caractéristiques

• JASP crée généralement des tableaux et des graphiques de style APA pour faciliter la publication.
• Il favorise la science ouverte en s’intégrant à l’Open Science Framework.
• JASP fournit une inférence bayésienne et fréquentiste dans la même plate-forme.
• JASP prend en charge de nombreuses méthodes d’analyse, telles que le test binomial, l’analyse factorielle exploratoire, la méta-analyse, la modélisation d’équations structurelles, etc.
• Il dispose d’un module réseau puissant. Vous pouvez analyser la force du réseau des variables.

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09. Tinn-R

Tinn-R est une interface utilisateur graphique gratuite. L’interface graphique est également un générique ASCII/UNICODE. C’est une alternative simple mais puissante à l’éditeur graphique R typique. Tinn-R vise à encourager l’apprentissage. En outre, il vise à rendre l’utilisation de l’environnement R aussi simple que possible. Les utilisateurs novices peuvent certainement améliorer l’apprentissage de R en utilisant cette interface graphique.

Principales caractéristiques:

• Accepte Rterm.exe et Rgui.exe. Il prend également en charge Sweave et Knitr.
• Vous pouvez y traiter du LaTex. Il dispose également de modules de conversion de format, tels que Tx2tags, Deplate et Pandoc.
• Vous pouvez utiliser plusieurs langues dans Tinn-R. En conséquence, il dispose d’un vérificateur d’orthographe pour plusieurs langues.
• Les projets peuvent être créés et gérés assez facilement. Il dispose d’une interface particulière pour la gestion de contenu.
• L’interface graphique a plusieurs modèles pour R HTML, R markdown, R script, R doc.
• Il dispose de plusieurs interfaces de documents. Vous pouvez utiliser plusieurs matériaux simultanément.

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10. Statistiques BlueSky

L’interface graphique a été développée par d’anciens employés de SPSS. Et possède de nombreuses fonctionnalités similaires à celles de SPSS. Avant 2018, il fallait l’acheter. Mais maintenant, c’est open-source. Lorsque vous utilisez BlueSky, vous ne pouvez pas comprendre si R est engagé du tout. Vous ne pouvez rencontrer l’éditeur de code R que lorsque vous cliquez sur le bouton « Sytax ». BlueSky utilise le style tidyverse, qui est courant mais qui divise. L’interface graphique n’est disponible que pour Windows à ce stade. Cependant, des versions BlueSky pour d’autres plates-formes sont en cours de développement.

Principales caractéristiques

• Il utilise toutes les analyses de haut niveau dans R, mais vous pouvez l’utiliser sans aucune connaissance de la programmation R.
• Vous pouvez recevoir les résultats dans des tables de traitement de texte dédiées. De plus, tout le processus se déroule automatiquement.
• Vous pouvez ajouter des boîtes de dialogue et des menus personnalisés à n’importe quelle fonction R en quelques secondes.
• Créez et déployez de nouveaux modules et frameworks statistiques avec des interfaces dynamiques ainsi qu’une puissante plateforme de développement.
• Vous pouvez effectuer des tâches complexes, telles que l’exploration de données, les commandes graphiques, la manipulation de données, avec le moins de connaissances sur R.

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C’est tout

Vous savez ce qu’ils disent : « Les données sont la nouvelle monnaie mondiale ». Mais vous ne pouvez pas profiter simplement en collectant des données. L’exploitation des données est nécessaire. Vous devez utiliser les bonnes données au bon endroit. C’est le plaisir de l’analyse des données et des statistiques. R est un langage de programmation acceptable pour l’analyse des données. Mais vous avez également besoin d’une plate-forme pour le faire. Nous avons donc répertorié les 10 meilleures interfaces utilisateur graphiques gratuites pour R.

J’espère que l’article vous sera utile. Nous avons essayé d’enrôler les dix meilleurs parmi tant d’autres et de décrire chacune de leurs caractéristiques. Si vous pensez qu’il devrait y avoir des changements dans notre article, n’hésitez pas à nous le faire savoir. Et plongez dans le monde des données.