Discussion :

[Hinault Romaric]

Le langage de programmation open source R 3.0 sort avec 200 changements
pour permettre l’analyse de données, le modelage prédicatif et la visualisation

R 3.0, la nouvelle version du langage de programmation utilisé par les statisticiens pour réaliser des analyses de données, du modelage prédicatif et de la visualisation est disponible.

Baptisée « Masked Marvel », cette mise à jour majeure qui sort près de 8 ans et demi après la dernière version du langage, apporte plus de 200 modifications, dont des changements fondamentaux, de nouvelles fonctions, des améliorations de performances et corrections de bugs.

Cette mouture introduit comme nouveauté phare la prise en charge des valeurs « Integer 64 bits» pour toutes les plateformes R, qui permettra désormais d’utiliser les vecteurs longs de plus de 2 puissances 31 éléments sur les systèmes 64 bits.

R 3.0 apporte également une nouvelle fonction au sein du « parallel package », qui permet de travailler avec un masque d’affinité CPU et l’indexation de la matrice de deux colonnes est désormais prise en charge pour le remplacement et l’extraction.

La logique de la fonction aggregate.formula() a été révisée. Il est désormais possible d’utiliser une formule stockée dans une variable. Précédemment, la formule devait être renseignée explicitement dans l’appel de la fonction.

R 3.0 et son code source sont disponibles sous les termes de la licence GPL. Le langage est largement utilisé par les statisticiens, car il est simple à apprendre, même pour les non-programmeurs. Il bénéficie par ailleurs du support des grandes entreprises IT, notamment SAP et Oracle.

Télécharger le code source de R 3.0


Source : Notes de version


Et vous ?

Utilisez-vous le langage R ?

Quelle caractéristique de ce langage appréciez-vous le plus ?

Que pensez-vous des nouveautés de cette version ?

[cedric57]

Utilisez-vous le langage R ?

Oui je l'utilise pour faire des statistiques, graphiques et calculs mathématiques.

Quelle caractéristique de ce langage appréciez-vous le plus?

Il est gratuit, libre et rapide à installer. Pour un langage destiné à la statistique il est très bien documenté. Il permet de faire des études statistiques de manière propre et efficace.

Que pensez-vous des nouveautés de cette version ?

J'ai pas testé, mais ça me parait prometteur car l'une des limitations de R 2.* est le travail avec de grands nombres/grandes quantités de données (contrairement à d'autres langages comme Python par exemple).

[gbdivers]

Utilisez-vous le langage R ?
Pour l'analyse de données (prototypage, validation du choix des méthodes et paramètres)

Quelle caractéristique de ce langage appréciez-vous le plus ?
Le nombre de fonctionnalités proposées dans les extensions, en particulier l'ensemble des extensions dédiées à la bio-informatique (bioconductor)
En règle général, comme c'est un outil libre très utilisé dans la recherche, beaucoup de labo de statistiques publient leurs méthodes sous forme de script R ou d'extensions, ce qui rend R très intéressant

Que pensez-vous des nouveautés de cette version ?
Pas encore testé, mais pas d'attente particulière pour une nouvelle version