Analyse de données avec R

Cette formation vous donnera toutes les clés pour importer, manipuler, transformer, tabuler et visualiser des données dans des rapports reproductibles.

2990 € HT

Modalités de formation Analyse de données avec R

DISTANCIEL
Durée

35 heures sur 5 jours

Tarifs

2990 € HT/pers
Tarif Intra sur demande

Public visé
  • Utilisateurs d’Excel pour l’analyse de données
  • Utilisateurs de logiciels de statistiques propriétaires
  • Utilisateurs de R nécessitant une remise à niveau
Prérequis​
  • Appétence pour la programmation
  • Appétence pour les données
  • Aisance informatique
Objectifs pédagogiques​​

A l’issue de la formation, vous aurez toutes les clés pour :

  • Connaître et comprendre l’environnement R
  • Importer et exporter des données
  • Concevoir des opérations de manipulation de données (filtrer, trier, agréger, transformer…) comme un flux de traitement organisé
  • Dessiner le graphique approprié à la représentation souhaitée
  • Manipuler les dates
  • Manipuler les chaines de caractères
  • Maîtriser le paramétrage de rapports mis en forme d’analyse de données
Méthodes pédagogiques
  • Formation 100% en distanciel synchrone (par demi-journées)
  • Documents supports de formation projetés
  • Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation
  • Plateforme d’apprentissage intégrée en ligne
  • Exposés théoriques
  • Travaux dirigés
  • Quiz en salle
  • Mise à disposition d’une base de ressources documentaires

 

Modalités d’évaluation
  • Évaluations formatives régulières sous forme de QCM
  • Évaluations sommatives régulières sous forme de travaux dirigés
  • Formulaires d’évaluation de la formation, à chaud et à froid
  • Examen certifiant en fin de cursus – En autonomie, en temps limité de 2 heures
Délais d’accès

Formation réalisable sous 1 mois

Accessibilité

Pour l’accueil de personnes en situation de handicap, des aménagements sont possibles en nous contactant au préalable.

Programme de formation Analyse de données avec R

I/ Présentation de R, premiers pas dans la console

  • Démystifier la console, une «super-calculatrice» qui exécute du code
  • Prendre ses marques dans RStudio, créer son premier projet
  • Comprendre ce qu’est un vecteur
  • Se familiariser avec les packages et le moyen de les utiliser
  • Utiliser Rmarkdown pour la prise de notes
  • Visualiser des données
  • Construire, modifier et exporter des graphiques avec le package {ggplot2}

II/ Importer des données

  • Importer des fichiers plats de type .csv et .xls avec les packages {readr} et {readxl}
  • Vérifier la qualité de l’import
  • Typer les données (déterminer si chaque colonne est une date, une valeur numérique, un texte…)

III/ Manipuler et nettoyer des données

  • Se familiariser avec les packages {dplyr} et {tidyr}
  • Concevoir les opérations de manipulation de données comme un flux de traitement organisé :
    – Introduction de l’opérateur %>%
    – Manipuler, transformer et résumer des données avec {dplyr}
    – Remodeler les données sous un format adéquat avec {tidyr}

IV/ Produire des rapports d’analyse

  • Appréhender le concept de recherche reproductible
  • Compiler des rapports commentés imbriqués de code R avec Rmarkdown.
  • Savoir exporter en docx, en html et en pdf
  • Mise en forme de tableau avec {DT}

V/ Décrire des données

  • Calculer des paramètres descriptifs pertinents pour décrire des données (effectifs, moyennes, médianes, écart-types…)
  • Utilisation du package {skimr}

VI/ Autonomisation

  • Approfondir les connaissances sur les packages
  • Exporter des données
  • Savoir comment trouver de l’aide face à un problème rencontré sur R
  • Paramétrer finement les rapports d’analyse réalisés avec Rmarkdown

VII/ Réaliser des jointures de données

  • Réaliser une jointure simple
  • Réaliser une jointure complexe

VIII/ Gérer des dates

  • Formater, manipuler et opérer des calculs sur des dates avec le package {lubridate}
  • Comprendre, appréhender et utiliser les formats dates dans R
  • Gérer les chaînes de caractères
  • Manipuler les chaînes de caractères avec le package {stringr}
  • Gérer la présence de données manquantes dans les données

 

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