Plan du cours
Jour 1 : Bases du langage
- Introduction au cours
-
À propos de la science des données
- Définition de la science des données
- Processus de la science des données
- Présentation du langage R
- Variables et types de données
- Structures de contrôle (Boucles / Conditionnelles)
-
Scalaires, vecteurs et matrices en R
- Définition des vecteurs R
- Matrices
-
Manipulation de chaînes et de texte
- Type de données caractère
- Entrées et sorties de fichiers (I/O)
- Listes
-
Fonctions
- Introduction aux fonctions
- Fermetures (Closures)
- DataFrames
- Travaux pratiques pour toutes les sections
Jour 2 : Programmation intermédiaire en R
- DataFrames et Entrées/Sorties de fichiers (I/O)
- Lecture de données depuis des fichiers
- Préparation des données
- Jeux de données intégrés
-
Visualisation
- Package Graphics
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / nuage de points
- Carte de chaleur (Heat Map)
- Package ggplot2 (qplot(), ggplot())
- Exploration avec Dplyr
- Travaux pratiques pour toutes les sections
Jour 3 : Programmation avancée en R
-
Modélisation statistique avec R
- Fonctions statistiques
- Gestion des valeurs manquantes (NA)
- Distributions (Binomiale, Poisson, Normale)
-
Régression
- Introduction à la régression linéaire
- Recommandations
- Traitement du texte (package tm / Nuages de mots - Wordclouds)
-
Regroupement (Clustering)
- Introduction au regroupement
- KMeans
-
Classification
- Introduction à la classification
- Naive Bayes
- Arbres de décision
- Entraînement à l'aide du package caret
- Évaluation des algorithmes
-
R et Big Data
- Connexion de R aux bases de données
- Écosystème Big Data
- Travaux pratiques pour toutes les sections
Pré requis
- Une base en programmation est souhaitée
Prérequis techniques
- Un ordinateur portable récent
- La dernière version de RStudio et de l'environnement R installées
Nos clients témoignent (7)
Les applications dans la vie réelle utilisant Statcan et le CER comme exemples.
Matthew - Natural Resources Canada
Formation - Data Analytics With R
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Ses connaissances et les codes étaient déjà écrits dans les fichiers, donc je pouvais étudier après les cours et m'entraîner par moi-même.
GLORIA ADANNE - Natural Resources Canada
Formation - Data Analytics With R
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Beaucoup de codage R est fourni ainsi que d'excellents exemples
Kasia - Natural Resources Canada
Formation - Data Analytics With R
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Langage très élaboré et bien développé. Une grande quantité d'informations de support sont également disponibles en ligne.
Michel - Natural Resources Canada
Formation - Data Analytics With R
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J'ai apprécié que le formateur s'assure que nous comprenions tous et suivions les cours. Si nous avions un problème, il s'arrêtait et nous aidait à le résoudre.
Cesar - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
Formation - Data Analytics With R
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The tool was interesting and I see the use. I would like to learn about more about it.
- Teleperformance
Formation - Data Analytics With R
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New tool which is “R” and I find it interesting to know the existence of such tool for data analysis.
Michael Lopez - Teleperformance
Formation - Data Analytics With R
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