Pourquoi devriez-vous y participer ?
Cette formation vous offre une introduction claire et structurée au langage R centré sur la manipulation de données. Elle couvre les formats de données les plus courants et les outils indispensables pour organiser vos données. Vous développerez des compétences directement applicables en contexte professionnel. Le contenu repose sur des packages reconnus (dplyr, tidyr…) pour rendre vos analyses plus efficaces.
À qui s'adresse la formation ?
Cette formation est destinée aux :
- Informaticiens souhaitant maîtriser R
- Professionnels manipulant des données quantitatives
- Analystes débutants ou en reconversion vers la Data Science
- Techniciens ou agents statistiques confrontés à divers formats de données
- Toute personne souhaitant apprendre à organiser et nettoyer des données avec R
Prérequis
Des connaissances de base en statistiques et en manipulation de données sont recommandées.
Objectifs d’apprentissage
À l’issue de la formation, vous serez capable de :
- Nettoyer et organiser des données à l’aide de dplyr et tidyr
- Filtrer, trier, regrouper, fusionner et agrégats vos jeux de données
- Produire des rapports (rmarkdown) ou des tableaux de bord (Shiny)
- Réaliser des analyses statistiques de base et générer des graphiques simples
- Lire et importer des données depuis différents formats (CSV, Excel, SQL, API, MongoDB)
Contenu de la formation
Première section
Langage R – Les fondamentaux de la programmation R pour la Data Science
1. Découverte de R
Présentation de R
Installation et ressources
Le système de packages
IDE RStudio et création d’un premier script
2. Bases du langage R
Variables et types
Formats de données :
• Vecteurs
• Matrices
• DataFrame
• ListesStructures de contrôle :
• Conditions (if ... else)
• BouclesFonctions
Fonctions de type
apply
3. R et la data
Importer des données :
• Fichiers CSV
• Excel, SQL, APIAnalyses statistiques :
• Variables numériques
• Variables catégorielles
• Autres méthodes
4. Restitution des résultats
Graphiques
Cartes
Reporting avec rmarkdown
Tableaux de bord web avec shiny
Deuxième section
Langage R – Accédez à tous vos types de données
1. Rappels sur R et son environnement
Pourquoi R ?
Installation de l’environnement
Ressources liées à R
2. Données au format CSV
Accès aux données CSV
Mise en pratique – Data Visualisation : graphique en bâtons
3. Données au format Excel
Accès aux données Excel
Mise en pratique – Data Visualisation : nuage de points
4. Données issues d’une base SQL
Accès aux données d’une base SQL
Mise en pratique – Data Visualisation : nuage de mots
5. Données provenant d’une API
Accès aux données d’une API
Mise en pratique – Data Visualisation : graphique dynamique en bâtons (web)
6. Données issues d’une base NoSQL (MongoDB)
Accès aux données d’une base NoSQL
Mise en pratique – Data Visualisation : tableau dynamique (web)
Troisième section
Langage R – Manipulez vos données avec les packages dplyr et tidyr
1. Rappels sur l’accès aux données avec R
Données au format CSV
Autres formats : Excel, bases SQL, API…
2. Manipulation avec le package dplyr
Introduction à dplyr : syntaxe et opérateur « pipe » (
%>%)Manipulation des observations (lignes)
Manipulation des variables (colonnes)
Création de tableaux de données résumées
Jointures de données
3. Nettoyage de données avec le package tidyr
Remodelage des données
Compléter les valeurs manquantes
Approche pédagogique
Cette formation en ligne combine des modules théoriques avec des exercices pratiques tirés de cas concrets pour faciliter l’apprentissage. L’expérience est progressive et centrée sur la manipulation réelle des données.
