Vous utilisez le langage R, mais vous recherchez un expert pour vous accompagner, ou réaliser des projets spécifiques ?
Data Analyst freelance utilisant essentiellement le langage R, je suis à même de seconder ou renforcer votre équipe.
Pour qui ?
Tous types de structure dont des collaborateurs utilisent ou comptent utiliser le langage R.
Quel type d’accompagnement ?
Configuration A : R est déjà votre logiciel de référence depuis un certain temps ; je suis à même de renforcer ponctuellement votre équipe pour un projet ponctuel, ou un travail de fond sur vos pratiques.
Configuration B : vous utilisez R depuis peu ; je suis à même d’intervenir pour vous aider dans l’organisation et la mise en place de bonnes pratiques R.
Pourquoi R et pas Python ?
Il est vrai qu’après lutté à armes égales avec Python dans les années 2010, R a depuis perdu la bataille de la popularité : la plupart des data analyst lui préfèrent Python pour les mêmes usages.
Toutefois, dès lors qu’on se limite au domaine de l’analyse de données, R n’a vraiment rien à envier à Python, et possède même quelques atouts spécifiques qui en assurent son charme (la facilité d’implémentation des méthodes statistiques, l’élégance du {tidyverse} pour le traitement de données, la puissance de {ggplot2} pour la dataviz..).
En fait, Python s’est imposé dans la data analyse principalement parce que sa base d’utilisateurs était beaucoup plus large et universelle (Python est un langage généraliste, là où R est spécialisé data). Un peu comme l’anglais s’est imposé comme « langue universelle » pour sa base de locuteurs, plus que pour l’élégance de sa grammaire.
Il n’en reste pas moins qu’à titre personnel, je reste très attaché à ce langage, qui remplit parfaitement son rôle pour les usages qui sont les miens. J’aurai même tendance à penser que pour une petite structure – qui n’a pas forcément les problématiques de transversalité propres aux grands groupes – R est un outil parfaitement adapté.
Pourquoi R et pas Excel ?
J’utilise encore Excel pour des projets d’analyse de données simples et ponctuels ; son accessibilité et la praticité de ses tableaux croisés dynamiques en font un outil parfois suffisant. Mais dès qu’on a besoin d’aller un peu plus loin, soit pour la finesse des analyses (méthodes statistiques plus spécifiques), soit pour l’automatisation des traitements, le recours à la programmation devient une nécessité.
Quel(s) type(s) de projet(s) sous R ?
J’utilise R régulièrement pour mes trois grands domaines d’activités : la formation, les études statistiques et l’analyse d’enquêtes. Sur toutes ces thématiques, l’usage de R m’est familier.
Mais je peux aussi intervenir sur d’autres types de projets impliquant R :
- Audit & optimisation de scripts R existants
- Conversion de programmes existants en SAS vers R
- Automatisation de rapports Quarto
- Développement de prototype d’application Shiny
- Développement de packages internes
Quels packages avec R ?
J’ai appris R avec l’école du {tidyverse}, aussi suis-je un grand utilisateur des {dplyr}, {ggplot2} et autres {purrr}. J’utilise régulièrement Quarto pour la restitution de mes analyses, et plus ponctuellement Shiny. Pour tout le reste, cela dépend des usages.
Au-delà de l’utilisation de packages existants, je développe à l’occasion des packages internes pour mes clients, afin de standardiser et fiabiliser des traitements récurrents. Je ne me positionne pas toutefois comme un pur « développeur R » : je reste un data analyst avant tout 🙂
Quelle expérience avec R ?
Je le confesse, je n’ai pas toujours travaillé sur R. J’ai principalement utilisé SAS (et Excel) les dix premières années de ma vie professionnelle, et c’est en 2017 que j’ai eu le « coup de foudre » pour R. Rapidement, R est devenu mon principal outil de travail, même si je continue à l’occasion à utiliser Tableau Desktop ou d’autres outils plus spécifiques. Je m’apprête donc à célébrer mes 10 ans avec R, pour le pire et surtout le meilleur 🙂
Au passage, j’ai acquis la certification « développeur R » de thinkR en 2024.
A quel prix ?
Comme spécifié sur ma page d’accueil, mon tarif journalier est de 500 euros HT.
Quel que soit le projet, on commence par évaluer le nombre de jours de travail nécessaires, en se servant de cette base tarifaire pour le coût total de la prestation.
Comment ça se passe ?
Le déroulé dépend de la nature de votre besoin (projet spécifique, formation spécifique, intégration temporaire dans une équipe…), mais dans tous les cas le préalable est le même : un échange initial pour bien cadrer votre besoin.
Pour la suite, je travaille généralement en autonomie jusqu’à la restitution / livraison des résultats, avec des points de suivi réguliers quand c’est nécessaire.
On en parle ?
Bien sûr, contactez–moi sans attendre ! Je vous répondrai personnellement et rapidement.
Nous prendrons le temps de l’échange avant toute chose, par téléphone, en visio ou même autour d’un café si vous êtes à Bordeaux 🙂
