Formation Environnement R, traitement de données et analyse statistique

R est un langage de programmation dont le but est de pouvoir traiter et organiser des jeux de données en y appliquant des tests statistiques plus ou moins complexes. R permet de se représenter ces données traitées graphiquement à l’aide d’une grande variété de graphique disponible.

Développé initialement au début des années 1990 par Ross Ihaka et Robert Gentleman, ce langage basé sur un autre langage statistique appelé S (oui, les informaticiens ont beaucoup d’imagination), est désormais maintenu et mis à jour par une équipe de développeurs au sein du R Project. Cette structure garantit des mises à jour fréquentes et une communauté importante d’utilisateurs apporte son aide pour notamment développer de nouvelles fonctionnalités (des librairies, nous en parlerons plus tard) au projet.

Le langage R est en effet très implanté dans la communauté scientifique et universitaire et ses nombreux utilisateurs organisent même des conférences pour discuter des nouveautés disponibles sous R.

99% clients satisfaits

+15 années d’éxperience

15 formations

+200 participants

Contenu de la formation

Objectifs

  • Installer l’environnement d’analyse R
  • Utiliser la console de R, et les environnements de travail Tinn-R et R Studio
  • Créer et regrouper plusieurs types d’objets de R
  • Créer des programmes d’analyse avec R
  • Élaborer des graphiques avec R
  • Utiliser les packages de R pour mettre en oeuvre des modélisations statistiques (régression, ACP..)

 

Public 

  • Utilisateurs finaux, statisticiens, analystes type Data Miner, acteurs impliqués dans l’analyse/fouille des données.

Pré-requis 

  • Connaissances de base en statistiques (régressions, analyse en composantes principales, classification) et des concepts de programmation.

Introduction

  • Présentation du logiciel R et de ses fonctionnalités.
  • Avantages et inconvénients.
  • Accès au site de téléchargement de l’outil et installation.
  • Exercice Installation de l’environnement d’analyse.

Premiers pas

  • Environnement de base (console, script).
  • Utilisation de la console.
  • Création et sauvegarde d’un script.
  • Le répertoire sous R Installation.
  • Aide et commentaires.
  • Les autres éditeurs Tinn-R et R Studio.
  • Exercice Création de scripts.

Objets et notions de programmation R

  • Les objets de type vecteurs, matrix, array, factor, data.frame, list.
  • Manipulation des objets, classe d’objet, fonctions spécifiques, jointure.
  • Sauvegarde, suppression de mémoire.
  • Notions de boucle (for et while), condition (if), switch.
  • Exercice Manipulation des types d’objets.

Création et utilisation de fonctions

  • Structure d’une fonction.
  • Fonctions de type mathématique.
  • Fonctions de type chaîne de caractères.
  • Fonctions liées au temps/date.
  • Opérations ensemblistes.
  • Les tables de contingences.
  • Exercice Création et utilisation de fonctions.

Génération, gestion et visualisation des données

  • Les données : séquences régulières et aléatoires.
  • Données exemples de R.
  • Importation et exportation de données.
  • Modifier les données d’un objet.
  • Exemples de graphiques construits avec R.
  • Création des graphiques de base.
  • Les options graphiques, partager une fenêtre graphique, sauvegarder un graphique.
  • Exercice Exercice d’application sur les données.

Analyses statistiques

  • Présentation de la notion de package (librairie).
  • Télécharger/charger des packages.
  • Quelques packages utiles.
  • Cas de la régression non linéaire multiple.
  • Cas de l’analyse en composantes principales ACP.
  • Cas de la classification CAH.
  • Exercice Exercice d’application sur les packages.

Les plus de la formation

Les formateurs sont des experts techniques et business en activité travaillant pour de grands comptes sur des projets à fortes valeurs ajoutées liés au Big Data. Les stagiaires pourront bénéficier de leurs expertises et de leurs retours d’expériences. Le but n’est pas de présenter les technologies Big Data comme une solution miracle. Nous partagerons aussi les difficultés rencontrées par nos experts lors de leurs mises en œuvre.

Nous vous offrirons également un kit d’outils et de documents qui vous permettront d’être autonome en disposant d’un environnement Big Data avec tout l’écosystème nécessaire pour travailler sur vos propres PC.

La formation s’appuie sur de nombreux cas pratiques inspirés de cas d’usages réels rencontrés par nos experts en entreprise.

Statistique avec R

  Code : RFOND

  Prix : 1900€ (HT)

  Prix Repas: 35 €

  Durée: 3 jours

  Lieu : Paris


Sessions 2018

21/03/2018

Inscription

Ces professionnels nous font confiance

Ils témoignent de leurs expériences

“Formation avec beaucoup d’exercice, ce qui simplifie véritablement la compréhension. Encore merci pour le café et les biscuits 🙂  ”

Sebastien M

“Tout était clair et facile à comprendre avec beaucoup de patience du prof. La formation m’a apporté une vision d’ingénieur Bi.”

Zahojun H

Des formations qui pourraient vous intéresser

Nous vous proposons des formations de qualité, soigneusement préparées par des professionnels.

Ce que nos clients pensent de nous

“Après de sincères et profonds remerciements, je tiens à féliciter notre intervenant et par extension tout ceux qui ont contribué à cette formation, pour l’ apport que ce soit à un niveau personnel ou professionnel.
En effet , cette formation m’a permis non seulement de revisiter certains aspects  du Big Data avec une vision nouvelle et plus précise mais également d’assimiler de nombreuses connaissances . Les remarques pertinentes avec les détails pratiques ont permis de bénéficier du recul et de l’expérience de notre formateur.”

Mehdi Z

” Très bonne formation, ne surtout pas hésiter à partager ses expériences professionnels, que ce soit en terme de projets, de problèmes rencontrés dans le monde de l’entreprise ou encore de questions rencontrées en entretien.
Les plus de cette formation ont été la vision plus large qu’on peut se faire des projets de la vie réelle et des domaines qui accompagne le nôtre (data science), ainsi que de la culture pouvant aider à se démarquer lors d’un entretien. Pour finir, les supports étaient très clairs et les schémas rendaient les idées très simples à comprendre et retenir.”

Alexandre T

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