Les fondamentaux de l'analyse statistique avec R
Public admis
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- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Installer et utiliser l'environnement d'analyse R
- Manipuler des données avec R
- Importer et exporter des données
- Reconnaître les différents types d'objets de R
- Créer des programmes d'analyse avec R
- Réaliser des analyses statistiques basiques avec R
- Restituer des résultats à l'aide de graphiques.
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée | 2 jours (14h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 520,00 € |
| Durée | 2 jours (14h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1
Introduction
- Présentation du logiciel R et de ses fonctionnalités
- Avantages et inconvénients
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Accès au site de téléchargement de l'outil et installation
Premiers pas
- Utilisation de la console
- Création et sauvegarde d'un script
- Les autres éditeurs Tinn-R et RStudio
- Accès à l'aide en ligne et aide sur le CRAN (Comprehensive R Archive Network)
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Installation de RStudio, exécution d'ordres simples et sauvegarde de session
Objets et notions de programmation R
- Création, affichage et suppression d'un objet
- Les types de base
- Logique
- Numérique
- Caractères
- Complexe
- Date
- Les objets de type vecteur, matrice, facteur, liste, DataFrame
- Manipulation des objets, classe d'objet, fonctions spécifiques, concaténation
- Fonctions prédéfinies
- Création et utilisation de fonctions
- Structures de contrôle
- Boucles (for, while, repeat)
- Conditions (if, else)
- Switch
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Programmer une fonction factorielle f(n) = n x (n - 1) x ... x 2 x 1
Jour 2
Manipuler les données
- Séquences régulières et aléatoires
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Simuler une loi normale par addition de lois uniformes
- Données exemples de R
- Importation et exportation de données
- Modifier le type et les données d'un objet
- Import d'un jeu de données qualitatives et création d'un tableau de contingence, test d'indépendance du khi²
Représenter les données
- Les fonctions graphiques conventionnelles : plot, barplot, hist, lines
- Amélioration et personnalisation des graphiques
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Représentations graphiques des données du TP précédent
- Représentation graphique d'une loi normale et de sa fonction de répartition
Packages R
- Installation, désinstallation, mise à jour d'un package
- Utilisation d'un package
- Exemples de packages populaires : dplyr, data.table, ggplot2, FactoMineR
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Analyse factorielle avec FactoMineR et représentation graphique du résultat
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
Prérequis
Public
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- Savoir quand les utiliser ?
- Appréhender les modèles de Deep Learning plus avancés (auto-encodeurs, gans, apprentissage par renforcement, …)
- Appréhender les bases théoriques et pratiques d'architecture et de convergence de réseaux de neurones
- Comprendre en quoi consiste la mise en œuvre concrète des réseaux de neurones
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