Introduction et remise à niveau 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 .

• 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

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

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

• 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