Durée
7,0 heures
Tarif régulier
250 $
Objectifs de la formation
R est un langage statistique dédié à la Data Science très riche en fonctionnalités. L’ensemble de ressources proposé s’adresse à toute personne qui souhaite apprendre à extraire des données issues de sources variées (CSV, Excel, base de données SQL, API Web) avec ce langage pour être en mesure ensuite de les manipuler et les organiser. Vous apprendrez notamment à filtrer, trier, regrouper, résumer, fusionner ou nettoyer des données à l’aide de différents packages.Clientèle visée
InformaticiensPréalables
Aucun.Formateurs
Information à venir
Architecture de la formation
Langage R - Les fondamentaux de la programmation R pour la Data Science
Découverte de R
• Présentation de R
• Installation et ressources
• Le système de packages
• IDE RStudio et création d'un premier script
• Présentation de R
• Installation et ressources
• Le système de packages
• IDE RStudio et création d'un premier script
Les bases du langage R
• Les variables et les types
• Les formats : les vecteurs
• Les formats : les matrices
• Les formats : les DataFrame
• Les formats : les listes
• Les conditions (if ... else)
• Les boucles
• Les fonctions
• Les fonctions de type apply
• Les variables et les types
• Les formats : les vecteurs
• Les formats : les matrices
• Les formats : les DataFrame
• Les formats : les listes
• Les conditions (if ... else)
• Les boucles
• Les fonctions
• Les fonctions de type apply
R et la data
• Récupérer les données d'un fichier au format CSV
• Récupérer d'autres formats de données : Excel, SQL, API
Analyses statistiques et premiers graphiques
• Analyse de variables numériques
• Analyse de variables catégorielles
• Autres méthodes d'analyses statistiques
Restitution de résultats : aperçu des possibilités
• Les graphiques
Langage R - Accédez à tous vos types de données
• Récupérer les données d'un fichier au format CSV
• Récupérer d'autres formats de données : Excel, SQL, API
Analyses statistiques et premiers graphiques
• Analyse de variables numériques
• Analyse de variables catégorielles
• Autres méthodes d'analyses statistiques
Restitution de résultats : aperçu des possibilités
• Les graphiques
Langage R - Accédez à tous vos types de données
Quelques rappels sur R et son environnement
• Pourquoi R ?
• Installation de l'environnement
• Ressources liées à R
• Pourquoi R ?
• Installation de l'environnement
• Ressources liées à R
Données au format CSV
• Accéder à des données au format CSV
• Mise en pratique - Data Visualisation : graphique en bâtons
• Accéder à des données au format CSV
• Mise en pratique - Data Visualisation : graphique en bâtons
Données au format Excel
• Accéder à des données au format Excel
• Mise en pratique - Data Visualisation : nuage de points
• Accéder à des données au format Excel
• Mise en pratique - Data Visualisation : nuage de points
Données d'une base de données SQL
• Accéder à des données provenant d'une base de données SQL
• Mise en pratique - Data Visualisation : nuage de mots
• Accéder à des données provenant d'une base de données SQL
• Mise en pratique - Data Visualisation : nuage de mots
Données provenant d'une API
• Accéder à des données provenant d'une API
• Mise en pratique - Data Visualisation : graphique dynamique en bâtons pour le web
• Accéder à des données provenant d'une API
• Mise en pratique - Data Visualisation : graphique dynamique en bâtons pour le web
Données provenant d'une base de données NoSQL MongoDB
• Accéder à des données provenant d'une base de données NoSQL
• Mise en pratique - Data Visualisation : tableau dynamique pour le web
Langage R - Manipulez vos données avec les packages dplyr et tidyr
• Accéder à des données provenant d'une base de données NoSQL
• Mise en pratique - Data Visualisation : tableau dynamique pour le web
Langage R - Manipulez vos données avec les packages dplyr et tidyr
Rappels sur l'accès avec R à différents formats de données
• Accès à des données au format CSV
• Accès à d'autres formats de données (Excel, bases de données SQL, API...)
• Accès à des données au format CSV
• Accès à d'autres formats de données (Excel, bases de données SQL, API...)
Manipulation à l'aide du package dplyr
• Introduction au package "dplyr" : syntaxe et "pipe"
• Manipulation d'observations (lignes)
• Manipulation de variables (colonnes)
• Création des tableaux de données résumées
• Jointures de données
• Introduction au package "dplyr" : syntaxe et "pipe"
• Manipulation d'observations (lignes)
• Manipulation de variables (colonnes)
• Création des tableaux de données résumées
• Jointures de données
Introduction au nettoyage de données avec le package tidyr
• Remodeler des données
• Compléter les valeurs manquantes
• Remodeler des données
• Compléter les valeurs manquantes
Formation privée en entreprise
Vous êtes plusieurs à vouloir suivre une formation en particulier dans votre entreprise? Si vous êtes plus de 8 personnes, nous pouvons nous déplacer à vos bureaux pour vous donner votre formation en privé. Contactez-nous pour plus de détails ou demandez-nous une soumission en ligne.
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