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Plan du cours
Jour un
- Introduction à R et RStudio (2 heures)
- Rendre R plus convivial, R et les interfaces graphiques disponibles
- RStudio
- Scripting dans RStudio
- Navigation, sections et repli de code
- Dépannage et débogage de code dans RStudio
- Logiciels et documentation connexes
- Obtenir de l'aide pour les fonctions et fonctionnalités
- Projets dans RStudio
- Création de rapports analytiques avec RStudio
- Raccourcis clavier et fonctionnalités utiles
- Importation/Exportation de données (1 heure)
- Fichiers plats – txt, csv
- Fichiers tableurs – xls, xlsx
- Données SPSS, SAS et autres formats
- Accès aux données depuis des sources SQL
- Connectivité et opérations de base de données SQL
- Organisation des données (2 heures)
- Types et classes de données
- Stockage des données dans R – format Rdata
- Structure des objets
- Nombres et vecteurs
- Matrices et tableaux
- Facteurs
- Listes
- Data frames
- Date et heure
- Représentation tabulaire (3 heures)
- Aperçu des packages pour les tables de données – dplyr, tidyr, data.table
- Index et indices
- Sélection, sous-ensemble d'observations et de variables
- Filtrage, regroupement
- Transformations de recodage
- Remodelage des données
- Fusion des données
- Manipulation de chaînes de caractères, package stringr
- Expressions régulières
Jour deux
- Logiciels et documentation connexes (1 heure)
- RStudio et GIT – gestion de version
- Markdown
- Rapports et présentations avec LaTeX
- Applications web Shiny
- R et statistiques (2 heures)
- Probabilités et distribution normale
- Nombres aléatoires
- Statistiques descriptives
- Standardisation et normalisation
- Intervalles de confiance
- Tests d'hypothèses
- ANOVA
- Analyse de données qualitatives
- Régression linéaire (2 heures)
- Coefficient de corrélation et interprétation
- Régression linéaire simple et multiple
- Méthodes d'estimation – moindres carrés
- Validation du modèle – tests de violation des hypothèses
- Sélection de variables – différentes approches
- Régularisations – régression ridge et lasso
- Moindres carrés généralisés – non-linéarité
- Régression logistique
- Procédures graphiques (2 heures)
- Graphiques de base pour une variable
- Visualisations pour deux variables et plus
- Paramètres graphiques
- Graphiques spéciaux
- Exportation des graphiques vers des fichiers png, pdf et jpeg
- Extension des capacités graphiques de R avec ggplot2
- Aide dans R (1 heure)
- Recherche dans la documentation de R
- Package et documentation de R
- Vue d'ensemble des tâches CRAN de R – recherche de solutions aux problèmes
Pré requis
Aucune prérequis spécifique n'est nécessaire pour suivre ce cours.
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
que je recevais toutes les réponses et la connaissance que je désirais.
Ismail Ahli - Dubai Civil Aviation Authority
Formation - R for Statistical Analysis
Traduction automatique