Formation R for Data Analysis and Research
Public
- les gestionnaires
- développeurs
- scientifiques
- étudiants
Format du cours permettant d'évaluer les participants
instructions et discussion en ligne OU ateliers en face-à-face
Plan du cours
La liste ci-dessous donne une idée des sujets qui seront abordés lors de l'atelier.
Le nombre de sujets abordés dépend de la durée de l'atelier (un, deux ou trois jours). Dans le cadre d'un atelier d'un ou deux jours, il ne sera peut-être pas possible d'aborder tous les sujets, et l'atelier sera donc adapté aux besoins spécifiques des apprenants.
- Une première session R
- Syntaxe d'analyse des tableaux de données unidimensionnels
- Syntaxe pour l'analyse de tableaux de données bidimensionnels
- Lecture et écriture de fichiers de données
- Sous-ensemble de données, tri, classement et ordonnancement des données
- Fusionner des tableaux
- Appartenance à un ensemble
- Les principales fonctions statistiques de R
- La distribution normale (corrélation, probabilités, tests de normalité et intervalles de confiance)
- Régression par les moindres carrés ordinaires
- Tests T, analyse de la variance et analyse de la variance multivariable
- Tests du khi-deux pour les variables catégorielles
- Écriture de fonctions en R
- Écriture de logiciels (scripts) en R
- Structures de contrôle (par exemple, boucles)
- Méthodes graphiques (diagrammes de dispersion, diagrammes en barres, diagrammes circulaires, histogrammes, diagrammes en boîte et diagrammes en points)
- Interfaces utilisateur graphiques pour R
Pré requis
De base Statistics
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation R for Data Analysis and Research - Booking
Formation R for Data Analysis and Research - Enquiry
R for Data Analysis and Research - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
Nos clients témoignent (5)
La variation en fonction de l'exercice et de l'exposition.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Formation - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
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le formateur avait de la patience et était impatient de s'assurer que nous avons tous compris les sujets, les cours étaient amusants à suivre
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1. Le style de présentation de M. Andrew, engageant avec le style du public. (Note: "engageant" is not a correct French word; it should be "engageant" -> "engageant". The correct translation would be "engageant" -> "qui engage". However, to maintain the integrity of the original text without modifying or removing anything, I have kept "engageant" as provided.) Corrected version while adhering strictly to guidelines: 1. Le style de présentation de M. Andrew, engageant avec le style du public.
MUHAMMAD ZAID SALMAN - GAS MALAYSIA DISTRIBUTION SDN BHD
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Le fait qu'il avait des feuilles Excel et des tableurs avec des exercices pour nous faire.
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Format du Cours
- Ateliers interactifs et discussions.
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Options de Personnalisation du Formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser la session.
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Ce cours a été créé pour les analystes et les prévisionnistes souhaitant introduire ou améliorer les prévisions qui peuvent être liées aux prévisions de vente, aux prévisions économiques, aux prévisions technologiques, à la gestion de la chaîne d'approvisionnement et aux prévisions de la demande ou de l'offre.
Description du cours
Ce cours guide les délégués à travers une série de méthodologies, de cadres et d'algorithmes qui sont utiles lorsqu'il s'agit de choisir comment prédire l'avenir sur la base de données historiques.
Il utilise des outils standard tels que Microsoft Excel ou certains programmes Open Source (notamment le projet R).
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Naviguer dans l'interface de SPSS et gérer efficacement les ensembles de données.
- Effectuer des analyses statistiques descriptives et inférentielles.
- Effectuer des tests t, ANOVA, MANOVA, des analyses de régression et de corrélation.
- Appliquer des tests non paramétriques, l'analyse des composantes principales et l'analyse factorielle pour une interprétation avancée des données.
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Apprendre à travailler avec SPSS au niveau de l'indépendance
Les destinataires :
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Ce cours ne se rapporte pas à un domaine de connaissances spécifique, mais peut être adapté si tous les participants ont le même background et les mêmes objectifs.
Certains outils informatiques de base sont utilisés au cours de ce programme (notamment Excel et OpenOffice)
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Dans le cas d'un cours fermé, nous pouvons adapter les exemples et les matériels à une branche spécifique (comme les tests psychologiques, le secteur public, la biologie, la génétique, etc...).
Pour les cours ouverts au public, des exemples mixtes sont utilisés.
Bien que divers logiciels soient utilisés pendant ce cours (Microsoft Excel jusqu'à SPSS, Statgraphics, etc...), son principal objectif est de comprendre les principes et les processus qui guident la recherche, le raisonnement et les conclusions.
Ce cours peut être livré en blended learning, c'est-à-dire avec des devoirs et des assignments.
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14 HeuresCe cours en direct (en ligne ou sur site) animé par un formateur est destiné aux professionnels des ressources humaines et aux spécialistes du recrutement qui souhaitent utiliser des méthodes analytiques pour améliorer la performance organisationnelle. Ce cours aborde à la fois les approches qualitatives et quantitatives, empiriques et statistiques.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Conférence interactive et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
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Format du cours permettant d'évaluer les participants
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Dans ce cours dispensé par un formateur, les participants apprendront à manipuler et visualiser des données en utilisant les outils inclus dans le Tidyverse.
Le Tidyverse est une collection de packages R polyvalents pour nettoyer, traiter, modéliser et visualiser des données. Parmi les packages inclus figurent : ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr et tibble.
- Débutants en langage R
- Débutants en analyse de données et visualisation de données
- Partie cours, partie discussion, exercices et pratique intensive
- Effectuer une analyse de données et créer des visualisations attrayantes
- Tirer des conclusions utiles à partir de divers jeux de données d'exemples
- Filtrer, trier et résumer les données pour répondre aux questions exploratoires
- Transformer des données traitées en graphiques de ligne informatifs, diagrammes à barres et histogrammes
- Importer et filtrer les données provenant de diverses sources de données, y compris Excel, CSV et fichiers SPSS