Big Data - Les fondamentaux de l'analyse statistique avec R (4-008)
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
Prérequis
Déroulé du programme
Jour 1 : Introduction et préparation des données (6 heures)
- Introduction à R et son environnement (1 heure)
Présentation du langage R et de son écosystème (RStudio).
Installation et configuration des outils nécessaires.
Travaux pratiques : Découverte de l'interface RStudio.
- Collecte et constitution de jeux de données (2 heures)
Chargement des données depuis différentes sources : fichiers Excel, CSV, bases de données.
Préparation et nettoyage des données (gestion des valeurs manquantes, types de données).
Travaux pratiques : Importer et nettoyer un jeu de données.
- Manipulation et transformation des données (3 heures)
Introduction aux packages dplyr et tidyr pour manipuler les données.
Filtrage, tri, agrégation et regroupement des données.
Travaux pratiques : Manipuler un jeu de données pour en extraire des indicateurs.
Jour 2 : Visualisation et analyse statistique (6 heures)
- Visualisation de données avec ggplot2 (2 heures)
Création de graphiques simples : histogrammes, barres, lignes.
Personnalisation des visualisations (titres, axes, couleurs).
Travaux pratiques : Tracer et personnaliser des graphiques pour un jeu de données réel.
- Analyse statistique descriptive (2 heures)
Calcul d’indicateurs statistiques : moyenne, médiane, variance, écart-type.
Analyse de corrélations et distribution des données.
Travaux pratiques : Appliquer des calculs statistiques sur un jeu de données.
- Mise en œuvre d’un projet simple (2 heures)
Définition d’un problème métier ou académique à résoudre.
Mise en application des outils et méthodes vus en formation.
Travaux pratiques : Réaliser une analyse complète d’un jeu de données, incluant visualisations et interprétations.
Informations
Durée
2 jour(s)
12h
Sur demande
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