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Optimize Toolset

I’ve always been into building performant and accessible sites, but lately I’ve been taking it extremely seriously. So much so that I’ve been building a tool to help me optimize and monitor the sites that I build to make sure that I’m making an attempt to offer the best experience to those who visit them. If you’re into performant, accessible and SEO friendly sites, you might like it too! You can check it out at Optimize Toolset.

About

Hi, 👋, I’m Ryan Hefner  and I built this site for me, and you! The goal of this site was to provide an easy way for me to check the stats on my npm packages, both for prioritizing issues and updates, and to give me a little kick in the pants to keep up on stuff.

As I was building it, I realized that I was actually using the tool to build the tool, and figured I might as well put this out there and hopefully others will find it to be a fast and useful way to search and browse npm packages as I have.

If you’re interested in other things I’m working on, follow me on Twitter or check out the open source projects I’ve been publishing on GitHub.

I am also working on a Twitter bot for this site to tweet the most popular, newest, random packages from npm. Please follow that account now and it will start sending out packages soon–ish.

Open Software & Tools

This site wouldn’t be possible without the immense generosity and tireless efforts from the people who make contributions to the world and share their work via open source initiatives. Thank you 🙏

© 2024 – Pkg Stats / Ryan Hefner

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Ce livre est né comme une introduction à la R et avec l’intention d’être un guide pratique pour apprendre les premières étapes de R.Dans le premier chapitre, nous allons commencer à parler des structures de R, des vecteurs, des matrices, des listes, et dataframe. Nous allons voir comment créer des objets en R et comment utiliser les premières fonctions de R, par exemple pour réorganiser un vecteur ou ajouter des colonnes à une matrice.Dans le deuxième chapitre, nous parlerons de la façon de mettre en place notre environnement de travail de R, comment installer et charger en mémoire un package, comment créer et extraire des sous-ensembles de données, supprimer les données en double, et gérer les dates.Le troisième chapitre est consacré à importer des données de R, différents formats, principalement le .csv, mais aussi des données dans Excel, txt et sav.Dans le quatrième chapitre, nous parlerons de la façon de manipuler nos données grâce à des fonctions et des packages spécifiques, par exemple dplyr.Dans le cinquième chapitre on traitera un peu de statistique sur R, et dans le sixième de la création de diagrammes, soit avec les fonctions de base de R, soit avec de packages spécifiques, en particulier ggplot2.Enfin, dans le septième chapitre, nous apprendrons à créer des rapports dans R, en utilisant Markdown et Knitr.

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