R pour la data analyse

Objectifs

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


Compétences visées

- Adopter une organisation efficace de son travail sous R

- Importer et nettoyer ses données avant analyse

- Simplifier la manipulation de données avec le package dplyr

- Manipuler aisément les champs catégoriels (package forecats), textuels (package stringr) et de date (package lubridate)

- Assembler des tables par jointure (par colonnes) et par fusion (par lignes)

- Construire des graphiques élaborés grâce au package ggplot2

- Réaliser des documents automatisés à l'aide de Quarto

Programme de la formation

Programme

- Organisation de son travail sous R

• Création de projet R


• Architecture du projet R


• Versionnage des scripts en local avec git

- Importations et nettoyage

• Accélération et automatisation des importations


• Uniformisation des noms des variables


• Création de labels


• Suppression des espaces


• Gestion des doublons


• Nettoyage et corrections diverses

- Manipulations avancées des data frame

• Introduction au package tidyverse


• Création de subsets, ajout de variables, transformation de variables


• Création de tables aggrégées par groupe


• Autres manipulations utiles


• Jointure de tables à l'aide d'une clé primaire


• Assemblage de tables de même structure


• Passage en format long et wide

- Gestion des variables de type factor avec forecats

• Afficher et renommer les niveaux


• Modifier l'ordre des niveaux manuellement et automatiquement


• Réaliser des regroupements de niveaux automatiquement

- Gestion des variables de types chaînes de caractères

• Découpage, recherche, suppression, remplacement de pattern avec le package stringr


• Création de chaîne de caractères complexes avec le package glue


• Initiation aux expression régulières

- Gestion des données de dates et d'heures avec lubridate

• Conversion d'une chaîne de caractères en date


• Extraction de différents éléments d'une date


• Diverses manipulations : calcul de délais, arrondi, ...

- Initiation au reporting avec Quarto

• Principe


• Premiers éléments : titre, texte, code, graphiques, tables


• Améliorations : numérotation, table des matières, légende et renvois

- Réalisation de graphiques avec ggplot2

• Principe du package


• Premiers graphiques de type scatterplot


• Gestion des couleurs, forme, taille, courbe de tendance


• Division en plusieurs sous fenêtre


• Autres types de graphiques

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique