Description
Objectif général de la formation : Donner aux participants les bases nécessaires pour utiliser le langage R dans le cadre de l'analyse de données, de la création de graphiques et de la mise en œuvre de modélisations statistiques simples. 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 : Installer et configurer un environnement R pour l’analyse de données. Maîtriser les bases de l’utilisation de R pour manipuler et analyser des données. Concevoir des graphiques et visualisations simples avec R. Mettre en œuvre des techniques de modélisation statistique à l’aide des packages R.
Objectifs pédagogiques
- Installer l'environnement d'analyse R.
- Utiliser la console de R et les environnements de travail TinnR et RStudio.
- Créer et regrouper plusieurs types d'objets de R.
- Créer des programmes d'analyse avec R.
- Élaborer des graphiques avec R.
- Utiliser les packages de R pour mettre en œuvre des modélisations statistiques (régression, ACP, etc.).
Public concerné
Prérequis
Déroulé du programme
Jour 1 : Introduction à R et bases de manipulation (6 heures)
- Installation et configuration de l’environnement R (1 heure)
Installation de R, RStudio et TinnR.
Présentation des fonctionnalités des interfaces.
Travaux pratiques : Installation et prise en main des environnements.
- Bases du langage R (2 heures)
Utilisation de la console R pour les calculs simples.
Création et manipulation des objets : vecteurs, matrices, listes, dataframes.
Travaux pratiques : Manipuler et transformer des jeux de données simples.
- Introduction aux scripts R (3 heures)
Création de scripts R pour automatiser les analyses.
Utilisation des fonctions intégrées et des boucles.
Travaux pratiques : Écrire un script pour analyser un jeu de données fourni.
Jour 2 : Visualisation et modélisation avec R (6 heures)
- Création de graphiques avec R (3 heures)
Utilisation des fonctions de base pour tracer des graphiques (barres, lignes, secteurs).
Introduction au package ggplot2 pour des visualisations avancées.
Travaux pratiques : Créer des graphiques pertinents pour un jeu de données.
- Analyse statistique avec R (3 heures)
Utilisation des packages pour la régression linéaire, l’analyse en composantes principales (ACP).
Interprétation des résultats d’analyse statistique.
Travaux pratiques : Appliquer des techniques statistiques sur des données réelles.
Informations
Durée
2 jour(s)
12h
Sur demande
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