R : PROGRAMMATION

Formation certifiante - Code CPF 93 835 - 2 jours (14 heures)

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A l'issue de la formation, les stagiaires seront capables de :

  • Découvrir et appliquer le langage R
  • Apprendre à faire son Data management sous le langage R
  • Explorer ses données sous le langage R
  • Appréhender l’utilisation de bibliothèques externes
  • Comprendre la manipulation des données en langage R.
  • Manipulation de la base de données avec dplyr
  • Effectuer des représentations graphiques des données avec ggplot2

La formation R : Programmation est accessible à toute personne ayant des connaissances de base en statistiques et en programmation.

Des exercices, des études de cas, des QCM et des tours de table permettent au formateur d’évaluer l’atteinte des objectifs ainsi que la progression du stagiaire à différents moments de la formation.
La validation de toutes les compétences requises est obligatoire pour l’obtention d’un BADGE ou d’un Certificat. L'obtention du Certificat est validé par la réalisation et la présentation d'un projet devant un jury.

  • Data Scientist / Data Miner
  • Débutant en R
  • Statisticien
  • Marketer spécialiste de la data
  • Utilisateur de bases de données intéressé par l’analyse
  • Responsable système d’informations
  • Développeurs informatiques, ingénieurs d’études
  • Architecte système et logiciel
  • Data scientist (analyse de données) ou Data miner (fouilleur des données)

PROGRAMME DE FORMATION

R : PROGRAMMATION

Comprendre les fondamentaux du langage R

INTRODUCTION

  • Histoire de R
  • Avantages et inconvénients
  • Téléchargement et installation
  • Comment trouver la documentation

LANGAGE R

  • Utilisation de la console R
  • Environnement du langage R
  • Rédaction et exécution de scripts
  • Programmation orientée objet
  • Introduction aux calculs vectorisés
  • Introduction aux Frameworks de données
  • Installation de paquets
  • Sauvegarde de votre travail
  • Formules
  • Structures conditionnelles
  • Vectorisation
  • Expressions régulières
  • R Markdown : les rapports automatisés

TYPES DE VARIABLES ET STRUCTURES DE DONNÉES

  • Variables et affectation
  • Types de données
  • Structures de données
  • Indexation, sous-ensemble
  • Affectation de nouvelles valeurs
  • Affichage des données et résumés
  • Conventions de nommage
  • Objets.

OBTENIR DES DONNÉES DANS L’ENVIRONNEMENT R

  • Données intégrées
  • Lecture de données à partir de fichiers texte structurés
  • Lecture de données à l’aide d’ODBC

Atelier Pratique

MANIPULATION DE LA BASE DE DONNÉES AVEC DPLYR

  • Renommer les colonnes
  • Ajout de nouvelles colonnes
  • Data Binding
  • Combinaison de valeurs catégorielles
  • Transformer les variables
  • Gestion des données manquantes
  • Fusionner des données ensemble
 

MANIPULATION DES DATES EN R

  • Date et DateTime en R
  • Formatage des dates pour la modélisation

FLUX DE CONTRÔLE

  • Flux de contrôle

GRAPHIQUES DE BASE

  • Système graphique de base en R
  • Scatterplots, histogrammes, barcharts, …
  • Étiquettes, légendes, titres, axes
  • Exportation de graphiques vers différents formats

GRAPHIQUES R AVANCÉS : GGPLOT2

  • ggplot2 et la grammaire des graphiques
  • Emplacements rapides (fonction qplot)
  • Construction de graphiques par pièces (fonction ggplot).
  • ggplot2 et la grammaire des graphiques
  • Étendre ggplot2
  • Combiner plusieurs graphiques
  • Graphiques interactifs
  • lattice : graphiques et formules
  • Cartes

Atelier Pratique

Allez plus loin

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ANALYSES STATISTIQUES

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