• 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.

Savoir installer et utiliser l’environnement d'analyse R

• Le projet R Programming. R Project.
• Utilisation de R en mode commande.
• Commandes de base. Syntaxe de base. Interfaces et environnements : RStudio, Jupyter.
• Opérations de base. Expressions, variables, types de données, nombres, chaînes de caractères,
• Atelier : installation et tests d'une plateforme R
• Atelier : travail sur les chaînes de caractères et sur les types scalaires.

Comprendre comment manipuler des données avec R

• Base de R : tests, boucles, fonctions.
• Transformations de données, conversions de types.
• Fonctions mathématiques de base.
• Atelier : conversion de données numériques en texte. conversion de données texte en nombres.

Savoir reconnaître les différents types d'objets de R

• Manipulations de nombres, vecteurs, tableaux, matrices, listes, factors.
• Liste et DataFrames : Définitions, cas d'utilisation.
• Attachement, détachement. Chargement d'un dataframe. La fonction scan.
• Tableaux et matrices : Déclaration, dimensionnement, indexation.
• Opérations de base : produit de tableaux, transposition, produits de matrices.
• Matrices : équations linéaires, inversion, valeur propre, vecteur propre, déterminant, moindre carré, ...
• Atelier : exercices sur les objets R : matrice, vecteur.

Savoir importer et exporter des données 

• Import/export : formats texte, csv, xml, binaire, largeur fixe, images (jpeg, png).
• Encodage. Filtrage. Bibliothèques : rjson, readr, xml2.
• Interfaçage avec le BigData : SparkR
• Transformation d'un dataframe R en un dataframe Spark.
• Importation SQL. Importation depuis un socket réseau.
• Atelier : importation de données géodésiques et export au format Json.

Créer des programmes d'analyse avec R

• Structure générale d'un programme d'analyse. Découpage en sections métiers. Notion d'ETL.
• Fonctions spécifiques : définition de nouvelles fonctions. Appels. Passage d'argument.
• Construction d'une bibliothèque.
• Diffusion, installation avec R CMD INSTALL.
• Atelier : construction d'un programme de calcul de moyennes en trois parties : chargement, calcul, restitution.

Être en mesure de réaliser des analyses statistiques basiques avec R 

• Statistiques : Distributions embarquées : uniforme, normale, poisson, exponentielle, ...
• Calculs statistiques. Modèles statistiques.
• Atelier : analyse statistique d'une population.

Savoir restituer des résultats à l'aide de graphiques

• Affichage en graphes, histogrammes : Plot, Line, Pie Charts, Scatterplot, Bars.
• Atelier : affichage des données de l'atelier précèdent sous forme de nuage de points.

À qui s’adresse cette formation ?

Ingénieurs, Data analysts, statisticiens, développeurs en environnement statistique ou toute personne intéressée par l'analyse statistique avec R.

Quels sont les prérequis ? 

Avoir des connaissances de base en statistiques. 

Méthodes pédagogiques 

• Apports théoriques suivis d’applications 
• Travaux pratiques réalisés 
   

Méthodes d'évaluations

• QCM d'évaluation des acquis

• À l’issue de cette formation, un certificat ESIEE-IT vous sera délivré.

Pour vous inscrire, envoyez un mail à formationcontinue@esiee-it.fr  (réponses sous 48heures).