Les fondamentaux de l'analyse statistique avec R
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- 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 |
|
| 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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- D'identifier quel modèle statistique utilisé selon le contexte, la nature des variables
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- De connaître les méthodes d'estimations des paramètres des modèles
- D'interpréter les résultats de chaque méthode et d'analyser les différents graphiques qui en découlent
- De connaître les moyens d'évaluation de la qualité et de la robustesse du modèle
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A partir de 4 650,00 € |
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3j / 21h |
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Objectifs de la formation
- Installer R, RStudio et des packages de R
- Programmer avec R et reconnaître les différents types d'objets de ce langage
- Importer et utiliser un fichier de données
- Choisir et faire des représentations graphiques basiques selon les variables étudiées
- Faire l'étude statistique d'une variable et de deux variables
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A partir de 1 490,00 € |
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2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Appliquer des techniques d'exploration des données pour améliorer la prise de décisions métier à partir de sources de données internes et externes - Prendre une longueur d'avance sur vos concurrents avec l'analyse des données structurées et non structurées - Prédire un résultat en utilisant des techniques d'apprentissage automatique supervisé| Tarif |
A partir de 3 450,00 € |
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5j / 35h |
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- Plans factoriels complets et fractionnaires
- Plans surfaces de réponses (Box-Behnken, Central composite, …)
- Plans optimaux
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Formaliser l'expression de besoins
- Analyser les besoins utilisateurs, les exigences fonctionnelles et non fonctionnelles
- Produire un cahier des charges fonctionnel
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A partir de 1 420,00 € |
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2j / 14h |
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Objectifs de la formation
- Découvrir la Data Science et le métier de Data Scientist
- Comprendre les concepts clés de la Data Science
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- Pouvoir programmer en R ou en Python
- Avoir des connaissances en machine learning
- Gérer l'apprentissage supervisé, semi-supervisé et non-supervisé
- Pouvoir intégrer la Data Science dans votre organisation
| Tarif |
A partir de 3 500,00 € |
| Durée |
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Objectifs de la formation
- Installer et configurer R – R Studio
- Installer et charger un package
- Utiliser R en mode console
- Exécuter et exploiter des scripts simples
- Obtenir de l'aide en ligne, rechercher des commandes permettant de réaliser l'action souhaitée
- Créer et manipuler les objets suivants : vecteurs, facteurs, data frames
- Filtrer un tableau de données
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- Mettre en œuvre des analyses statistiques de bases sous R : Analyse descriptive des données, Intervalles de confiance, test de Student, test de Wilcoxon, test du Chi2
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