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Langage R, apprendre les fondamentaux de la programmation R pour la data science

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Langage R, apprendre les fondamentaux de la programmation R pour la data science

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Ce cours en ligne a pour objectif de vous permettre d’apprendre le langage R de façon progressive avec l’environnement R Studio pour analyser des sources de données variées (CSV, Excel, SQL, API). Il s'adresse à toute personne souhaitant programmer avec ce langage possédant des connaissances de base en programmation et en manipulation des données. La pédagogie s'appuie sur un auto-apprentissage séquencé par actions de l’utilisateur sur l’environnement à maîtriser.


Catalogue
Sur mesure

Formation en ligne

Réf. 4LF
  7h00
Prix : 95 € H.T.
Langue : FR




Ce cours en ligne a pour objectif de vous permettre d’apprendre le langage R de façon progressive avec l’environnement R Studio pour analyser des sources de données variées (CSV, Excel, SQL, API). Il s'adresse à toute personne souhaitant programmer avec ce langage possédant des connaissances de base en programmation et en manipulation des données. La pédagogie s'appuie sur un auto-apprentissage séquencé par actions de l’utilisateur sur l’environnement à maîtriser.

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Écrire des programmes R
  • Travailler avec tous types de données : CSV, Excel, SQL, API
  • Charger, explorer et manipuler des données

Public concerné
Toute personne souhaitant commencer à programmer avec ce langage.

Prérequis
Connaissances de base en programmation et en manipulation de données.

Programme de la formation

Découvrir R

  • Présentation de R.
  • Installation et ressources.
  • Système de packages.
  • IDE RStudio et création d'un premier script.

Connaître les bases du langage R

  • Variables et types.
  • Formats : les vecteurs.
  • Formats : les matrices.
  • Formats : les DataFrame.
  • Formats : les listes.
  • Conditions (if ... else).
  • Boucles.
  • Fonctions, les fonctions de type apply.

Utiliser R et la data

  • Récupération des données d'un fichier au format CSV.
  • Récupération d'autres formats de données : Excel, SQL, API.

Analyser les statistiques et faire ses premiers graphiques

  • Analyse de variables numériques.
  • Analyse de variables catégorielles.
  • Autres méthodes d'analyses statistiques.

Restituer des résultats et découvrir des possibilités

  • Graphiques.
  • Cartes.
  • Création de reporting avec le package rmarkdown.
  • Création de tableaux de bord web avec le package shiny.


Modalités pratiques
Activités digitales
Démonstrations, cours enregistrés, partages de bonnes pratiques, quiz, fiches de synthèse.
Pédagogie et pratique;
Une évaluation tout au long de la formation grâce à une pédagogie active mixant théorie, exercice, partage de pratique et gamification. Un service technique est dédié au support de l’apprenant. La formation est diffusée au format SCORM (1.2) et accessible en illimité pendant 1 an.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétence acquises.

Solutions de financement
Pour trouver la meilleure solution de financement adaptée à votre situation : contactez votre conseiller formation.
Il vous aidera à choisir parmi les solutions suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.