Approfondir le langage R

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Objectifs

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de :

• Approfondir sa connaissance du langage R
• Automatiser une chaîne de traitement complexe (tableaux, graphiques)

Merci de remplir impérativement le questionnaire de positionnement ci-dessous :

Questionnaire Approfondir le langage R

Informations sur le chemin pédagogique idéal pour le suivi de formations en statistique

Public

Toute personne souhaitant consolider ses acquis en maitrisant l’usage des fonctionnalités avancées du logiciel R.

Pré-requis

Avoir suivi la formation « logiciel R initiation » ou avoir un niveau équivalent.

Programme

1 - ENVIRONNEMENT R

• Valeurs NA et NULL
• Opérations vectorisées
• Fonctions apply : appliquer une fonction à chaque élément d’une liste/data-frame/matrice
• Facteurs et tables
• Fonction grep

2 - ELÉMENTS DE PROGRAMMATION AVANCÉE

• Création de fonctions
• Environnements local / with / within
• Opérations vectorisées, boucles, instructions conditionnelles
• Passage par valeur et par référence à l’aide des environnements
• Package magrittr, style de programmation fonctionnel
• Techniques de débogage : utilisation de log, fonction browser, assertions, tests unitaires

3 - TECHNIQUES AVANCÉES DE TRAITEMENT DE DONNÉES : UTILISATION DU PACKAGE DATA TABLE

• Opérations ensemblistes
• Fusion de data frames et leur manipulation avec dplyr et data.table
• Filtrage
• Opérations par groupe
• Reformater une dataframe : melt et cast

4 - REPRÉSENTATIONS GRAPHIQUES COMPLEXES : PACKAGE GGPLOT2 NIVEAU AVANCÉ

• Géométries, esthétiques, statistiques, échelles, coordonnées, données, annotations, thèmes
• Graphiques en treillis (FACETING)
• Génération dynamique d’un rapport au format word/pdf/html

Méthodes pédagogiques

Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis de mises en autonomie.

Par essence même, cette formation s’appuie sur le couple R / RStudio (principalement ce dernier).

Nous insistons sur le fait que dans cette formation des packages clés tels que magrittr, data.table ou ggplot2 seront très utilisés.