Niveau 1 - Utilisateur

Introduction et remise à niveau langage R

Durée : 5 demi-journées

Equipe pédagogique

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Introduction & Remise à niveau en langage R

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

L’objectif de cette formation est de fournir les outils modernes de manipulation, de traitement de données et les connaissances nécessaires à la réalisation d’analyse en langage R. Un focus sera réalisé sur les usages modernes de R et sur l’usage de l’IDE Rstudio. A l’issue de cette formation l’apprenant sera autonome sur le logiciel R. Il sera capable d’importer, manipuler et traiter des données dans le « tidyverse » et de concevoir des analyses reproductibles.

Un focus sera également réalisé sur les bonnes pratiques d’usage de R (travail en notebook, notion de « reproductible research » ). Cette formation sera aussi l’occasion de présenter (rapidement) les autres fonctionnalités de R et Rstudio .

Objectifs pédagogiques

  • 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
  • Maîtriser le paramétrage de rapports mis en forme d’analyse de données

Profils des stagiaires

  • Utilisateurs d’Excel pour l’analyse de données
  • Utilisateurs de logiciels de statistiques propriétaires
  • Utilisateur de R nécessitant une remise à niveau

Prérequis

– Affinité pour la programmation
– Affinité pour les données
– Aisance informatique

Programme

  • 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}
  • 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…)
  • 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}
  • 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

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