Formation Cycle Langage R

1/ Présentation du langage R

• Historique du R

• Le langage R et la concurrence : Points forts et limites

• Mettre en oeuvre le téléchargement et l'installation

• Comment trouver la documentatione

• Utiliser de la console R

• Les différentes fenêtres dans R

• Découvrire l’environnement de développement

• L'aide sous R

• Les chemins d’accès

• Ecrire et exécuter des scripts

2/ Importation / exportation

• Les différents formats d’import et d’export

• Les gros fichiers de données

• Création de fichiers de données

3/ Manipulation des packages

• Trouver des ressources

• Installation de packages

• Chargement de packages

4/ Types de variables et structures de données

• Variables et affectation

• Types de données

• Indexation, sous-ensemble

• Affectation de nouvelles valeurs

• Affichage de données et résumés

• Conventions de nommage

5/ Les Objets

• Les Vecteurs

• Les Tableaux

• Les Listes

• Les Matrices

• Les Data Frames

• Les Tables de contingences

6/ Obtenir des données dans l'environnement R

• Données intégrées

• Lecture des données à partir de fichiers textes structurés

• Lecture des données grâce à un lien ODBC (Open DataBase Connectivity)

7/ Manipulation de la base de données avec dplyr

• Renommer les colonnes

• Ajouter de nouvelles colonnes

• Data Binding

• Combinaison de valeurs catégorielles

• Transformer les variables

• Gestion des données manquantes

• Fusionner des données ensemble

8/ Dates de manipulation en R

• Date et DateTime en R

• Formatage des dates pour la modélisation

9/ Contrôle de flux

• Test des paramètres

• Branchement

• Boucles

• Calculs vectoriels

10/ Fonctions

• Paramètres

• Structure d’une fonction

• Valeurs de retour

• Portée des variables

• Gestion des exceptions

11/ Application de fonctions à travers les dimensions

• Sapply

• Lapply

• apply

12/ Analyse des données exploratoires (statistiques descriptives)

• Données continues

• Données catégorisées

• Groupe par calcul avec dplyr

• Mélange et casting de données

13/ Statistiques déductives

• Corrélation bivariée

• T-test de Student et équivalents paramétriques

• Test du Chi-quadrillé

• Test de distribution

• Test de performance

14/ Calculs de groupes

• Stratégie split-apply-combine

15/ Graphiques de base

• Système graphique de base en R

• Créer des graphiques

• Les fonctions plot, curve, abline, legend

• Histogrammes

• Graphiques pour des variables qualitatives

• Graphiques pour des variables quantitatives

• Gestion des couleurs

• Gestion des titres, axes et légendes

• Exportation des graphiques en différents formats

16/ Graphiques R avancés : ggplot2

• Principes et fonctionnement

• Fonctions graphiques

• Construction de graphiques par pièces (fonction ggplot)

17/ Analyses statistiques

• Modèle linéaire

• Graphiques de régression

• Confusion / interaction en régression

• Marquer de nouvelles données (prédiction)

• Analyse en composante principale (ACP)

• Classification ascendante hiérarchique