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R pour la data analyse

Descriptif

Durée de la formation

Durée 21 heures

Session

du 09 déc. 2020 au 11 déc. 2020  - Paris - 5ème (75)
+ autres sessions
du 09 déc. 2020 au 11 déc. 2020  - Paris - 5ème (75)
du 06 mai 2020 au 31 déc. 2020  - Labège (31)

Objectif de la formation

S'approprier les outils, et les méthodes permettant de rendre son processus d'analyse de données sous R, aisé, reproductible, et performant.

Description de la formation

- Organiser son travail sous R (2h)
-Travailler en projet R : notion de working directory, workspace, history
-Architecture de son projet R : data, plots, images, scripts, ...
-Bonnes pratiques pour la création de fichiers de données
-Importation et exportation de fichiers avec le package here
-Mettre à jour ses packages
-Mettre à jour R et R Studio
- Manipuler facilement ses données avec le package dplyr (3h)
-Introduction au package tidyverse et à la notion de pipe
-Filtrer des lignes avec la fonction filter()
-Sélectionner des colonnes (variable) avec la fonction select()
-Création de nouvelles variables avec la fonction mutate()
-Renommer ses variable avec la fonction rename()
-Calcul de paramètres par sous groupes : fonctions group_by() et summarise()
-Passage du format wide au format long
-Exercices
- Manipulation des variables catégorielles avec le package forecats (1h)
-Inspecter les variables catégorielles avec les fonctions levels(), fct_count et fct_unique
-Modifier l'ordre des modalités
-Modifier le nom des modalités
-Exercices
- Manipuler les chaînes de caractères avec le package stringr (1h)
-Détection de patterns
-Découpage
-Gestion des longueurs
-Remplacement
-Exercices
- Manipuler des données de date : utilisation du package lubridate (1h)
-Convertir les données au format YYYY
- MM
- DD et HH:MM:SS
-Décomposer les éléments d'année, de mois et de jour
-Calculer des différences de dates et les exprimer en jours ou heures
-Exercices
- Assemblage de tables (2h)
-Les différentes jointures (par colonne): left join, right join, inner join et full join
-Assemblage par lignes
-Exemple d'applications pour l'analyse de données
-Exercices
- Réaliser des représentations graphiques performantes avec le package ggplot2 (4h)
-Le principe des couches successives de ggplot2
-Réalisation des graphiques de base : scatterplot, barplots, line plot, boxplots
-Gestion des couleurs, titres, axes et légendes
-Représentation des séries temporelles
-Utilisation du format long et facetting
-Ajouter du texte sur un graphique (ex : équation)
-Exporter son graphique : format et résolution
-Utilisation des addins esquisse et Colour Picker
- Générer dynamiquement son rapport d'analyse avec rmarkdown (4h)
-Principe, formats de sorties (html, docx, pdf)
-Les différents éléments d'un fichier Rmd : en
- tête, chunk, ...
-Gestion des éléments de texte : gras, italique, titre
-Gestion des tables
-Gestion des images
-Gestion des graphiques
-Gestion des options des éléments de code
-Gestion de la table des matières et numérotation
-Les rapports paramétrés : automatisation des rapports d'analyse par sous groupe
- Introduction à la programmation fonctionnelle avec le package purrr (2h)
-Les list
-Les fonctions map()
-Nested data
-Exercices

Conditions d'accès

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation R - Prise en main, analyses statistiques et graphiques.

Validation

Attestation d'acquis ou de compétences;Attestation de suivi de présence

Donne accès au(x) métier(s) suivant(s)

Etudes et prospectives socio-economiques (voir la fiche métier)

Informations complémentaires

2
FOAD : 21 h
239 jours
Et après la formation ?

Retour à l'emploi des anciens stagiaires

ÉLEVÉ

Conseils
Les questions à se poser avant de choisir une formation à distance
  • Les modalités de formation proposées par cet organisme sont-elles adaptées à mes besoins et répondent-elles à mes attentes ?
  • Y-a-t'il un système de coaching, de contrôle de l’assiduité, de vérification régulière des connaissances acquises ?
  • Est-ce que je dispose du matériel adéquat et d'un lieu approprié pour suivre cette formation ? Bonne connexion, webcam, casque, bureau fermé ou accès un espace numérique public ou de co-working ?
  • Suis-je suffisamment motivé, auto-discipliné et organisé pour me connecter de façon assidue ?
  • Suis-je en capacité de travailler seul ? Si non, puis-je m’appuyer sur une communauté ?

Data Value

Lieu de formation

À distance

Centre de formation

Data Value
41 Rue de la Découverte
31670, Labège

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