- Cours pratique
- FSE
- Informatique
Formation Logiciel R - Perfectionnement et bonnes pratiques
Analyse de données, R studio, dplyr, forecast, stringr, lubridate, jointure, ggplot2, rmarkdown, purrr
- Durée
- 3 jours
- Niveau
- Intermédiaire
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description 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.
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)
Objectifs opérationnels
Savoir adopter le « scénario idéal » qu’il faudrait mettre en œuvre pour livrer le plus rapidement possible un programme efficace et facile à maintenir.
Programme
Contenu du cours, module par module
9 modules
- Travailler en projet R : notion de working directory, workspace, history
- Architecture 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
- Introduction au package tidyverse et à la notion de pipe
- Filtrer 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 long
Travaux pratiques
- Inspecter les variables catégorielles avec les fonctions levels(), fct_count et fct_unique
- Modifier l’ordre des modalités
- Modifier le nom des modalités
Travaux pratiques
- Détection de patterns
- Découpage
- Gestion des longueurs
- Remplacement
Travaux pratiques
- Convertir les données au format YYYY-MM-DD et HH:MM:SS
- Décomposer les éléments d’année, de mois et de jour
- Calculer des différences de dates et les exprimer en jours, ou heures
Travaux pratiques
- Les différentes jointures (par colonne): left join, right join, inner join et full join
- Assemblage par lignes
- Exemple d’applications pour l’analyse de données
Travaux pratiques
- Le principe des couches successives de ggplot2
- Réalisation 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
- 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
- Les list
- Les fonctions map()
- Nested data
Travaux pratiques
Programme mis à jour le 28/01/2026
Public concerné
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.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
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