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Les fondamentaux de l'analyse statistique avec R

Formation Big Data, Data, Data Science et IA

Les fondamentaux de l'analyse statistique avec R

Informatique > Big Data, Data, Data Science et IA

Objectifs

  • Savoir installer R.
  • Comprendre comment manipuler des données avec R.
  • Savoir importer et exporter des données.
  • Être en mesure de réaliser des analyses statistiques basiques avec R.
  • Savoir restituer des résultats à l'aide de graphiques.

Le programme de la formation

Introduction

 

Qu'est-ce que R ?
Avantages et inconvénients
Solutions concurrentes gratuites ou payantes

 

Installation

 

Installation de R ou Microsoft R Open sur MS Windows ou Scientific Linux
Découverte de l'environnement
Utiliser l'historique des commandes
Exemple d'environnement superposé (R-Studio)
Comment citer le logiciel dans une publication scientifique
Comment citer des packages dans une publication scientifique

 

Utilisation

 

Vider la console de commande
Utilisation de l'aide
Changer la langue de l'interface
Quitter en ligne de commande
Changer le dossier de travail par défaut temporairement ou à chaque session (*.Rprofile)
Changer définitivement le dossier par défaut des packages (*.Rprofile)
Sauver/Charger l'espace de travail (*.Rdata)
Sauver/Charger/Exécuter un historique des commandes (*.Rhistory)
Sauver les commandes et sorties dans un fichier (*.txt)
Sauver/Charger un script (*.R)

 

Manipulation de packages

 

Installer/Désinstaller/Mettre à jour des packages
Obtenir des informations systèmes sur les packages
Écrire plusieurs commandes sur une ligne
Ajouter des commentaires

 

Types de données

 

Manipulations de scalaires (réels)
Manipulations de nombres complexes
Manipulations de variables
Manipulations de vecteurs
Manipulations de matrices
Manipulations de textes
Manipulations de dates et de durées
Création/Édition de données en ligne de commande
Gérer les variables dans la mémoire

 

Import et export de données

 

Importer/Exporter des données d'Excel
Importer/Exporter des données en *.csv et gestion du passage d'encodage Linux/Windows
Importer/Exporter des fichiers SAS
Importer des données *.csv du web
Fusionner des fichiers *.csv
Importer de données de MS Access
Importer des données *.xml du web
Importer des données de MySQL
Importer des données d'Oracle (Express)
Importer des fichiers *.json

 

Manipulation de données

 

Utiliser le SQL
Quelques Data set
Manipuler les data frames
Accélérer l'accès aux colonnes
Renommer les colonnes
Appliquer des rangs
Trier des données
Filtrer des données
Réaliser des sous-sélections
Fusionner des données
Supprimer les doublons
Échantillonnage
Empiler/Désempiler des données

 

Analyse de données

 

Synthétiser des données (tables de contingence)
Travailler avec des valeurs absentes
Définir le nombre de décimales de chaque sortie
Générer des variables pseudo-aléatoires
Statistiques descriptives simples (comptage, éléments uniques, moyenne, max, min, centiles, somme, écart-type biaisé/non biaisé, cv, médiane, etc.)
Plotter (tracer) des fonctions algébriques
Racines d'équations univariées
Intégration numérique
Intégration algébrique
Dérivation algébrique/numérique
Optimisation linéaire uni ou multidimensionnelle
Optimisation sous contrainte
Programmation linéaire

 

Après la session

 

Des vidéocasts pour revenir sur les points clés de la formation

Public et Pré-requis de la formation

Ingénieurs, Analystes, Data analysts. Toute personne intéressée par l'analyse statistique avec R.

 

Avoir suivi la formation "Les fondamentaux de la statistique appliquée" ou connaissances mathématiques équivalentes.
Être familier avec l'environnement Microsoft Windows.

Méthode pédagogique de la formation

Une formation très pratique : 90% du temps de la formation est dédié à la mise en pratique pour une meilleure assimilation de notions de base.
Des consultants expérimentés partagent leur savoir-faire avec les participants

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