La programmation statistique : Python et R pour l'économiste (L2 Data économie)
La programmation statistique consiste à utiliser un langage de programmation pour manipuler des données, calculer des statistiques et produire des analyses reproductibles. En L2 du parcours data pour économistes, dans…
Programmation Statistique
La programmation statistique consiste à utiliser un langage de programmation pour manipuler des données, calculer des statistiques et produire des analyses reproductibles. En L2 du parcours data pour économistes, dans le cours d'outils Python/R, les QCM CampusQCM testent ces compétences fondamentales. Deux langages dominent…
La programmation statistique consiste à utiliser un langage de programmation pour manipuler des données, calculer des statistiques et produire des analyses reproductibles. En L2 du parcours data pour économistes, dans le cours d'outils Python/R, les QCM CampusQCM testent ces compétences fondamentales. Deux langages dominent la data science : Python, généraliste et très répandu (avec les bibliothèques pandas, NumPy, scikit-learn), et R, conçu pour la statistique (avec le tidyverse). Tous deux sont gratuits, open source et dotés d'écosystèmes riches. Programmer plutôt que cliquer dans un tableur apporte des avantages décisifs : l'automatisation (rejouer une analyse sur de nouvelles données), la traçabilité (le script documente chaque étape) et surtout la reproductibilité (un tiers peut reproduire exactement les résultats), exigence majeure de la science moderne. Les briques de base sont les variables, les structures de données (vecteurs, listes, tableaux), les fonctions (blocs réutilisables), les boucles et les conditions. Les bonnes pratiques incluent le commentaire du code, le versionnement (Git) et l'usage de notebooks ou de scripts structurés. La programmation statistique est la compétence socle du data scientist en économie.
Objectifs d'apprentissage
- Définir la programmation statistique
- Comparer Python et R
- Comprendre l'enjeu de la reproductibilité
- Connaître les briques de base du code
- Identifier les bonnes pratiques
Concepts clés à maîtriser
Python et R
EssentielReproductibilité
EssentielFonction
EssentielVersionnement (Git)
EssentielAuteurs et références
- McKinney, W. (2022) — Python for Data Analysis, O'Reilly
- Wickham, H.; Grolemund, G. (2017) — R for Data Science, O'Reilly
- Peng, R.; Hicks, S. (2021) — Reproducible Research in Computational Science, Annual Review of Statistics
Pièges fréquents à éviter
Questions types d'examen
- Qu'est-ce que la programmation statistique ?
- Quelle différence entre Python et R ?
- Pourquoi la reproductibilité est-elle importante ?
- Qu'est-ce qu'une fonction ?
- À quoi sert le versionnement ?
À retenir
La programmation statistique (Python, R) manipule les données par le code plutôt que par un tableur, apportant automatisation, traçabilité et reproductibilité. Les briques sont les variables, structures de données, fonctions, boucles et conditions. Les bonnes pratiques (commentaires, Git) garantissent la maintenabilité. L'examinateur attend Python/R et la reproductibilité.
Notions liées à approfondir
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Questions fréquentes
Qu'est-ce que Programmation Statistique en Python R Economistes ?
La programmation statistique consiste à utiliser un langage de programmation pour manipuler des données, calculer des statistiques et produire des analyses reproductibles. En L2 du parcours data pour économistes, dans le cours d'outils Python/R, les QCM CampusQCM testent ces compétences…
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