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Formation Fondamentaux de l’Analyse Statistique avec R

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logo formation fondamentaux de l'analyse statistique avec R
Prix 1490€ HT / personne
Durée 2 jours ( 14 heures )

Paris | à distance | FNE

Il ne reste que quelques places
NewCafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Je ne veux pas me déplacer ? Option classe virtuelle gratuite

Présentation

Le logiciel R est l’un des logiciels de statistiques Open Source les plus puissants que nous disposons actuellement.

Le langage de programmation R est multiplateforme et permet aux programmeurs de développer des logiciels pour plusieurs plateformes concurrentes en n’écrivant son programme une seule fois. R fonctionne sur les principaux systèmes d’exploitation : Windows, Linux et Mac.

Le but de l’analyse R est de réaliser des analyses statistiques ainsi que différentes opérations telles que la manipulation de données ou la production graphique.

Notre formation analyse statistique avec R vous permettra de maîtriser les statistiques à travers le logiciel R.  Vous saurez analyser vos données et communiquer vos résultats, importer et exporter les données, distinguer les différents types d’objets de R et créer des programmes d’analyse.

À l’issue de cette formation, vous serez capable de réaliser une analyse statistique avec le R et restituer les résultats sous forme graphique.

 

Objectifs

  • Installer et utiliser l’environnement d’analyse R
  • Savoir manipuler des données avec R
  • Savoir importer et exporter des données
  • Distinguer les différents types d’objets de R
  • Créer des programmes d’analyse en R
  • Être en mesure de réaliser des analyses statistiques basiques avec R
  • Savoir reconstituer des résultats grâce aux graphiques

 

Public visé

  • Ingénieurs
  • Data analysts
  • Statisticiens
  • Développeurs en environnement statistique
  • Toute personne intéressée par l’analyse statistique avec R

 

Pré-requis

  • Être familier avec l’environnement Microsoft Windows
  • Avoir des connaissances de base en statistiques

Programme de notre formation Fondamentaux de l’analyse statistique avec R

 

Introduction

  • Premiers pas avec le logiciel R
  • Installation et démarrage
  • Qu’est-ce qu’une variable ?
  • Description d’une variable
  • Créer des objets sous R
  • Manipuler des objets sous R
  • Installation d’une extension
  • Utiliser l’éditeur R
  • Référence de R

 

Import et export de données

  • Import et export de données de différents formats :
    • Excel
    • .csv
    • fichiers SAS
    • MS Access
    • .xml du web
    • MySQL
    • fichiers .json

 

Manipulation de données

  • Manipuler les données au travers des opérateurs et des objets R
  • Différents types d’objet
    • variables
    • vecteurs
    • matrices
    • textes
  • Attributs spéciaux
  • Manipuler des dates et des durées
  • Création de tables de données
  • Structure d’une table de données
  • Créer et éditer de données sur la ligne de commande

 

Explorer et nettoyer les tables

  • Assurer la complétude de l’importation
  • Retrouver les noms des variables
  • Identifiant des observations d’une table
  • Modifier le nom d’une variable
  • Extraire une partie des données
  • Ajouter une variable calculée
  • Rechercher les valeurs aberrantes/manquantes
  • Lier deux tableaux ensemble

 

Présentation graphique avec R

  • Représentations des graphiques
  • Diagramme en barre
  • Matrice de nuage de points
  • Afficher et gérer les fenêtres de graphique
  • Sauvegarder des graphiques sous les différents formats
  • Ajout de l’information supplémentaire sur un graphique
  • Modification de paramètres de la fenêtre graphique
  • Restituer des résultats à l’aide de graphiques

 

Tests statistiques

  • Réaliser les tests statistiques avec R
    • Principes essentiels de test
  • Comparaison des variables qualitatives
  • Tests paramétriques/non paramétriques
  • Tests de liaison entre de variables
  • Test statistique le « p »
  • Approche de Neyman et Pearson
  • Comparaison de pourcentage et de moyennes

 

Programmes d’analyse avec R

  • Conditions et comparaison
  • Expressions régulières
  • Types de formules
  • Structure conditionnelle
  • Vectorisation Purrr
  • Rapports automatisés (R Markdown)
  • Utiliser R studio

Pour aller plus loin

Formation Python Machine Learning

Formation Introduction à IA

Formation Python Analyse de données

Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
    • Grenoble
    • Dijon
    • Tours
    • Saint-Étienne
    • Toulon
    • Angers
  • Belgique
    • Bruxelles
    • Liège
  • Suisse
    • Genève
    • Zurich
    • Lausanne
  • Luxembourg

Témoignages

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