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
