Création de packages R

Certification du répertoire spécifique de France Compétences RS6194

Toutes nos formations sont proposées en distanciel. Lisez ici notre vision de la formation à distance.

Le titulaire de la certification sera capable, dans une démarche de data science menée par son organisation, de créer une fonction en langage R, sous forme de package, en respectant les bonnes pratiques de développement pour permettre son usage par d’autres utilisateurs dans l’environnement R

• Factoriser du code pour concevoir des fonctions
• Intégrer ses fonctions dans un package R
• Documenter des fonctions dans les règles de l’art
• Utiliser les outils de debug de fonction
• Mettre en place des tests unitaires
• Réussir à passer les tests de check du CRAN
• Versionner son code avec git
• Connaitre les bonnes pratiques de diffusion d’ un package R
• Comprendre les principes de base de l’intégration continue
• Découvrir la programmation fonctionnelle
• Encapsuler des données

• Analyste qui aspire à réaliser des logiciels programmés en R

Vous êtes en situation de handicap et souhaitez suivre une formation avec nous, ce courriel vous est dédié : [email protected]. Cette formation n’est pas (encore) accessible aux personnes aveugles et malvoyantes. Pour toute autre situation, n’hésitez pas à nous contacter pour évaluer comment vous assurer une expérience apprenante optimum (les adaptations spécifiques peuvent entraîner des frais supplémentaires).

• Être utilisateur quotidien ou hebdomadaire de R
• Savoir compiler un document RMarkdown dans un projet RStudio
• Avoir un niveau équivalent à cette certification
• Savoir faire des fonctions simples avec R

• Comprendre la notion de factorisation
  • Comprendre la notion de paramètre
  • Automatiser la génération de rapports Rmarkdown
• Concevoir ses propres fonctions
  • Factoriser son code pour le réutiliser
  • Comprendre la notion de portée de variables
  • Respecter les conventions de style
  • Définir des paramètres par défaut
  • Déboguer ses fonctions
  • Manipuler des fichiers et des dossiers
• Créer un package R
  • Mettre en package des fonctions simples
  • Utiliser {devtools} et {usethis} pour gérer les dépendances de fonctions ‘complexes’
  • Utiliser {roxygen2 } pour créer la documentation
  • Inclure des données dans un package
• Vérifier bon fonctionnement du programme grâce aux tests unitaires
  • Comprendre et utiliser les tests unitaires
  • Choisir les bons tests
• Vérifier la conformité d’un package
  • Auditer son package grâce aux checks du CRAN
  • Généraliser l’audit sur tous les systèmes d’exploitation avec {rhub}
  • Corriger les erreurs de conformité les plus fréquentes
• Versionner son code avec git
  • Comprendre le principe de versionnage
  • Intégrer git dans Rstudio
  • Mettre en œuvre les commandes commit, push et pull
  • Restaurer son projet à une version antérieure
• Découvrir les principes de l’intégration continue
  • Comprendre les principes et enjeux de l’intégration continue
  • Tester automatiquement son package avec git
• Publier et communiquer sur son package
  • Diffuser un package
  • Rédiger les fichiers README, NEWS, CoC …
• Découvrir la programmation fonctionnelle
  • Comprendre le principe de fonction pure
  • Itérer avec {purrr}

• 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

• Émargement en ligne
• 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
• Alternance régulière entre théorie et pratique

Libellé : Data science : programmation en langage R

Code de la fiche : RS6194

Certificateur : ThinkR

Date d’enregistrement : 14-12-2022

Titres RNCP complémentaires de cette certification

• Data analyst
• Expert Big Data Engineer (MS)