R – Fondamentaux

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1,500.00€

Aperçu du cours

Objectifs de formation : à l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de réaliser une analyse statistique avec le logiciel R et d’en restituer les résultats sous forme graphique.

Prérequis

  • Être familier avec l'environnement Microsoft Windows
  • Avoir des connaissances de base en statistique & en mathématique

Objectifs pédagogiques

  • Savoir installer et utiliser l’environnement d'analyse R
  • Comprendre comment manipuler des données avec R
  • Savoir importer et exporter des données
  • Savoir reconnaître les différents types d'objets de R
  • Créer des programmes d'analyse avec R
  • Être en mesure de réaliser des analyses statistiques basiques avec R
  • Savoir restituer des résultats à l'aide de graphiques

Public ciblé

  • Data analysts
  • Statisticiens
  • Développeurs en environnement statistique
  • Toute personne intéressée par l'analyse statistique avec R

Programme de formation

  • Présentation du logiciel

    • Définition & historique

    • Forces & faiblesses

    • Tour d’horizon des logiciels concurrents

  • Premiers pas

    • Installation du logiciel

    • Présentation de l’environnement de développement

    • Historique des commandes

    • Environnement superposé

  • Mise en oeuvre

    • Console de commande

    • Aide & langue

    • Ligne de commande principales

    • Sauvegarde

  • Utilisation de packages

    • Installation, désinstallation & mise à jour des packages

    • Obtention des informations systèmes

    • Rédaction de commandes multiples

    • Ajout de commentaires

  • Types de données

    • Présentation des méthodes pour manipuler les principaux types de données

    • Création / Modification de données en ligne de commande

    • Gestion des variables dans la mémoire

  • Importation & exportation

    • Import/Export des données sous différents formats & vers différentes destinations : CSV, XML, JSON, MySQL, Oracle, Web…

  • Manipulation de données

    • Utilisation de SQL

    • Présentation de différents Data set

    • Manipulation des data frames

    • Rangs

    • Tri & filtres des données

    • Création de sous-sélections

    • Fusion de données

    • Suppression des doublons

    • Échantillonnage

    • Empiler/Désempiler des données

  • Analyse de données

    • Synthétiser des données (tables de contingence)

    • Travailler avec des valeurs absentes

    • Définir le nombre de décimales de chaque sortie

    • Générer des variables pseudo-aléatoires

    • Statistiques descriptives simples (comptage, éléments uniques, moyenne, max, min, centiles, somme, écart-type biaisé/non biaisé, cv, médiane, etc.)

    • Plotter (tracer) des fonctions algébriques

    • Racines d’équations univariées

    • Intégration numérique

    • Intégration algébrique

    • Dérivation algébrique/numérique

    • Optimisation linéaire uni ou multidimensionnelle

    • Optimisation sous contrainte

    • Programmation linéaire

Instructeur

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bprigent

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