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Formation R Niveau 1 – Utilisateur – Analyse de données

« Soyez fier(e) de votre formation ! »

  • Formation Certifiante
  • Formation éligible CPF
  • Formation 100% distanciel
  • Le titulaire de la certification sera capable, dans une démarche de data science, d’intégrer et de traiter des données, et de produire un rapport en utilisant de manière appropriée le langage de programmation R
  • Le titulaire de la certification sera capable de mettre en place un processus de traitement des données sous R qui soit reproductible avec différents type de jeux de données

Public Admis

Cette formation s’adresse aux salariés en poste & entreprises.

Prix

2990 €

Durée

Alternance de présentiel et distanciel sur 1 mois.

Type d’enseignement

  • En centre
  • À distance

Lieu

  • Dans notre centre
  • Dans votre domicile : France entière

Pré-requis

BAC +5

Affinité pour la programmation

Affinité pour les données

Aisance informatique

Objectifs

  • Connaître et comprendre l’environnement R
  • Savoir importer et exporter des données
  • Savoir concevoir des opérations de manipulation de données (filtrer, trier, agréger, transformer…) comme un flux de traitement organisé
  • Savoir dessiner le graphique approprié à la représentation souhaitée
  • Savoir manipuler les dates Savoir manipuler les chaînes de caractères
  • Maîtriser le paramétrage de rapports mis en forme d’analyse de données

Programme

  • Présentation de R, premiers pas dans la console
    • Démystifier la console, une «super-calculatrice» qui exécute du code
    • Prendre ses marques dans RStudio, créer son premier projet
    • Comprendre ce qu’est un vecteur
    • Se familiariser avec les packages et le moyen de les utiliser
    • Utiliser Rmarkdown pour la prise de notes
  • Visualiser des données
    • Construire, modifier et exporter des graphiques avec le package {ggplot2}
  • Importer des données
    • Importer des fichiers plats de type .csv et .xls avec les packages {readr} et {readxl}
    • Vérifier la qualité de l’import
    • Typer les données (déterminer si chaque colonne est une date, une valeur numérique, un texte…)
  • Manipuler et nettoyer des données
    • Se familiariser avec les packages {dplyr} et {tidyr}
    • Concevoir les opérations de manipulation de données comme un flux de traitement organisé :
    • introduction de l’opérateur %>%
    • Manipuler, transformer et résumer des données avec {dplyr}
    • Remodeler les données sous un format adéquat avec {tidyr}
  • Produire des rapports d’analyse
    • Appréhender le concept de recherche reproductible
    • Compiler des rapports commentés imbriqués de code R avec Rmarkdown.
    • Savoir exporter en docx, en html et en pdf
    • Mise en forme de tableau avec {DT}
  • Décrire des données
    • Calculer des paramètres descriptifs pertinents pour décrire des données (effectifs, moyennes, médianes, écart-types…)
    • Utilisation du package {skimr}
  • Autonomisation
    • Approfondir les connaissances sur les packages
    • Exporter des données
    • Savoir comment trouver de l’aide face à un problème rencontré sur R
    • Paramétrer finement les rapports d’analyse réalisés avec Rmarkdown
  • Réaliser des jointures de données
    • Réaliser une jointure simple
    • Réaliser une jointure complexe
  • Gérer des dates
    • Formater, manipuler et opérer des calculs sur des dates avec le package {lubridate}
    • Comprendre, appréhender et utiliser les formats dates dans R
  • Gérer les chaînes de caractères
    • Manipuler les chaînes de caractères avec le package {stringr}
  • Gérer la présence de données manquantes dans les données

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