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R pour la data analyse

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000095362
Organisme responsable : Data Value (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

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…

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,…

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

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

21 h

Financement

Conventionnement
Oui

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation R - Prise en main, analyses statistiques et graphiques.

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

54 Rue du Faubourg Saint-Antoine
75012 Paris 12e

Responsable : A&O Expertise

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
Data Value
31670 Labège
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates fixes