Formation en IA & Data: Big Data - Les fondamentaux de l'analyse statistique avec R (4-008) - Ascent Formation
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IA & Data

Big Data - Les fondamentaux de l'analyse statistique avec R (4-008)

2 jour(s)12h

Description

Objectif général de la formation : Permettre aux participants de découvrir les fondamentaux de l’analyse statistique et des visualisations avec R, en développant des compétences pratiques pour analyser et interpréter des jeux de données variés. Modalité : Toutes les modalités (présentiel, classe virtuelle et hybride) sont possibles Lieu possible de réalisation : Locaux du bénéficiaire ou locaux d’Ascent Formation, en France métropolitaine et dans les DROM-COM Nombre maximal de participants : 20 Niveau SAME visé : Application (A) Compétences visées : Collecter et préparer des jeux de données à analyser. Manipuler et transformer les données en utilisant le langage R. Réaliser des visualisations graphiques pertinentes avec R. Appliquer des méthodes statistiques de base pour extraire des indicateurs clés.

Objectifs pédagogiques

  • Constituer des jeux de données à analyser à partir de multiples sources.
  • Manipuler les données pour les transformer à partir de fonctions diverses.
  • Tracer des courbes et des graphiques avec R.
  • Appliquer plusieurs algorithmes de calcul d'indicateurs statistiques.

Public concerné

Analystes débutants souhaitant s’initier à l’analyse statistique avec R.
Étudiants, chercheurs ou professionnels nécessitant des bases pour manipuler des données.
Toute personne souhaitant découvrir les fonctionnalités statistiques et graphiques de R.

Prérequis

Connaissances de base en statistiques (exemple : moyenne, médiane, écart-type).
Familiarité avec un outil bureautique pour la manipulation de données (Excel, Google Sheets).
Aucun prérequis technique sur le langage R

Déroulé du programme

1

Jour 1 : Introduction et préparation des données (6 heures)

6h
  • Introduction à R et son environnement (1 heure)
2

Présentation du langage R et de son écosystème (RStudio).

3

Installation et configuration des outils nécessaires.

4

Travaux pratiques : Découverte de l'interface RStudio.

  • Collecte et constitution de jeux de données (2 heures)
5

Chargement des données depuis différentes sources : fichiers Excel, CSV, bases de données.

6

Préparation et nettoyage des données (gestion des valeurs manquantes, types de données).

7

Travaux pratiques : Importer et nettoyer un jeu de données.

  • Manipulation et transformation des données (3 heures)
8

Introduction aux packages dplyr et tidyr pour manipuler les données.

9

Filtrage, tri, agrégation et regroupement des données.

10

Travaux pratiques : Manipuler un jeu de données pour en extraire des indicateurs.

11

Jour 2 : Visualisation et analyse statistique (6 heures)

6h
  • Visualisation de données avec ggplot2 (2 heures)
12

Création de graphiques simples : histogrammes, barres, lignes.

13

Personnalisation des visualisations (titres, axes, couleurs).

14

Travaux pratiques : Tracer et personnaliser des graphiques pour un jeu de données réel.

  • Analyse statistique descriptive (2 heures)
15

Calcul d’indicateurs statistiques : moyenne, médiane, variance, écart-type.

16

Analyse de corrélations et distribution des données.

17

Travaux pratiques : Appliquer des calculs statistiques sur un jeu de données.

  • Mise en œuvre d’un projet simple (2 heures)
18

Définition d’un problème métier ou académique à résoudre.

19

Mise en application des outils et méthodes vus en formation.

20

Travaux pratiques : Réaliser une analyse complète d’un jeu de données, incluant visualisations et interprétations.

Informations

Durée

2 jour(s)

12h

Tarif

Sur demande