A l'issue de cette formation, vous serez capable de :

• Installer l'environnement d'analyse R
• Utiliser la console de R, et les environnements de travail TinnR et RStudio
• Créer et regrouper plusieurs types d'objets de R
• Créer des programmes d'analyse avec R
• Elaborer des graphiques avec R
• Utiliser les packages de R pour mettre en œuvre des modélisations statistiques (régression, ACP...).

Jour 1 matin

Introduction

• Pourquoi R ?
• Avantages de R
• Installation de R, RStudio, et TinnR

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Prise en main de l'interface de RStudio
• Ecrire et exécuter des premiers scripts

Importance des packages sur R

• Trouver les packages
• Installation depuis CRAN
• Installation depuis Git

Jour 1 après-midi

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Installation de divers packages R

Prise en main et manipulation

• Rappels de programmation : POO, PF
• Objets : vecteurs, matrix, array, factor, data.frame, list
• Structure de programmation : Condition, boucles...
• Les fonctions :
• Paramètres
• Structure d'une fonction
• Valeurs retournées
• Portée des variables

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Ecrire d'un programme en POO puis en PF, et comparaison

Manipulation de données

• Comment créer un projet
• Import de données (CSV, Excel, BDD, SAS, etc.)
• Export de données (CSV, Excel, BDD, SAS, etc.)
• Data Pre-Preprocessing : 
• Recodage de variables
• Renommer des variables
• Convertir une variable
• Découpage d'une variable
• Fusion et jointure

Jour 2 matin

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Extraction et manipulations de données à partir d'un dossier local, du web, d'une BDD

Statistiques descriptives

• Variables continues
• Variables qualitatives et modalités
• ACP

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Mise en oeuvre d'une analyse descriptive et d'une ACP

La data visualisation avec R

• Diagrammes de dispersion, histogrammes, barcharts, boîtes à moustaches, diagrammes de points
• Labels, légendes, titres et axes
• Exporter des graphiques en différents formats
• Aller loin avec GGPlot2

Jour 2 après-midi

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Visualisation des résultats du TP précédent avec des histogrammes, boites à moustache, GGplot2…

Présentation de R Markdown pour générer des rapports

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Mise en œuvre de R Markdown