Logiciel R - Maîtriser le logiciel R
- Durée
- Durée :5 jours
- Niveau
- Niveau :Intermédiaire
- Certification
- Certification :Non
2890€ HT
Prochaine session :
Logiciel R - Perfectionnement et bonnes pratiques
Analyse de données, R studio, dplyr, forecast, stringr, lubridate, jointure, ggplot2, rmarkdown, purrrDescription de la formation Logiciel R perfectionnement
Cette formation Logiciel R Perfectionnement propose de vous transmettre le savoir-faire d’un développeur R professionnel au niveau de son organisation (à tous les niveaux des bonnes pratiques) et de ses choix techniques. Concrètement, la formation suit le « scénario idéal » qu’il faudrait mettre en œuvre pour livrer le plus rapidement possible un programme efficace et facile à maintenir.
La progression logique commence donc par vous apprendre à maîtriser la configuration de votre environnement (R Studio, dossiers, etc.) puis à faire les bons choix en termes de structures de données et de packages/fonctions pour les manipuler selon un spectre de besoins que l’on a voulu représentatif du quotidien dans l’analyse de données.
Ensuite, vous donnez vie à vos données sous forme de graphiques ou de rapports générés de façon efficace, esthétique et automatisée.
Le dernier chapitre vous montre la puissance de la programmation fonctionnelle et son intérêt dans le cadre de l’analyse de données.
Programme de la formation
Objectif opérationnel :
Savoir adopter le « scénario idéal » qu’il faudrait mettre en œuvre pour livrer le plus rapidement possible un programme efficace et facile à maintenir.
Objectifs pédagogiques :
Concrètement à l'issue de cette formation Logiciel R Perfectionnement vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Savoir organiser son environnement de travail pour fluidifier son processus d’analyse
- Connaître les packages utilisés dans la plupart des projets professionnels
- Savoir utiliser les bonnes structures de données pour les manipuler efficacement
- Savoir visualiser de façon élégante et rapide les données
- Maîtriser la manipulation des données avec les package dplyr, forecast, stringr, lubridate, etc.
- Savoir assembler les données (jointure)
- Savoir représenter graphiquement les données avec le package ggplot2
- Savoir générer dynamiquement son rapport d’analyse avec rmarkdown
- Comprendre la programmation fonctionnelle (purrr)
Organiser son travail sous R
Travailler en projet R : notion de working directory, workspace, historyArchitecture de son projet R : data, plots, images, scripts, etc..
Bonnes pratiques pour la création de fichiers de données
Importation et exportation de fichiers avec le package here
Mettre à jour ses packages
Mettre à jour R et R Studio
Manipuler facilement ses données avec le package dplyr
Introduction au package tidyverse et à la notion de pipeFiltrer des lignes avec la fonction filter()
Sélectionner des colonnes (variable) avec la fonction select()
Création de nouvelles variables avec la fonction mutate()
Renommer ses variables avec la fonction rename()
Calcul de paramètres par sous-groupes : fonctions group_by() et summarise()
Passage du format wide au format longExercices
Manipulation des variables catégorielles avec le package forecats
Inspecter les variables catégorielles avec les fonctions levels(), fct_count et fct_uniqueModifier l’ordre des modalités
Modifier le nom des modalitésExercices
Manipuler les chaînes de caractères avec le package stringr
Détection de patternsDécoupage
Gestion des longueurs
RemplacementExercices
Manipuler des données de date : utilisation du package lubridate
Convertir les données au format YYYY-MM-DD et HH:MM:SSDécomposer les éléments d’année, de mois et de jour
Calculer des différences de dates et les exprimer en jours, ou heuresExercices
Assemblage de tables
Les différentes jointures (par colonne): left join, right join, inner join et full joinAssemblage par lignes
Exemple d’applications pour l’analyse de donnéesExercices
Réaliser des représentations graphiques performantes avec le package ggplot2
Le principe des couches successives de ggplot2Réalisation des graphiques de base : scatterplot, barplots, line plot, boxplots
Gestion des couleurs, titres, axes et légendes
Représentation des séries temporelles
Utilisation du format long et facetting
Ajouter du texte sur un graphique (ex : équation)
Exporter son graphique : format et résolution
Utilisation des addins esquisse et Colour Picker
Générer dynamiquement son rapport d’analyse avec R Markdown
Principe, formats de sorties (html, docx, pdf)Les différents éléments d’un fichier Rmd : en-tête, chunk, etc. . .
Gestion des éléments de texte : gras, italique, titre
Gestion des tables
Gestion des images
Gestion des graphiques
Gestion des options des éléments de code
Gestion de la table des matières et numérotation
Les rapports paramétrés : automatisation des rapports d’analyse par sous groupe
Introduction à la programmation fonctionnelle avec le package purrr
Les listLes fonctions map()
Nested dataExercices
Public cible :
Ce cours Logiciel R perfectionnement cible les utilisateurs du logiciel R qui souhaitent approfondir leurs connaissances et maîtriser les bonnes pratiques du logiciel R.
Prérequis :
Pour suivre cette formation Logiciel R Perfectionnement, il est important d'avoir des connaissances de base sur le logiciel R : création et manipulation des objets sous R, importation des données, utilisation simple de R en mode console, création de graphiques simples. La formation Logiciel R - Prise en main (ARPM) constitue une excellente portée d'entrée.
J'évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Date de mise à jour du programme : 28/01/2026
Dates et lieux
Période souhaitée
Lieux
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