Intelligence Artificielle, Big Data

Formation Maîtriser l'Analyse de Données avec R : de l'Initiation à l'Expertise

Apprenez à manipuler, visualiser et analyser des données avec le langage R. Idéal pour débutants et utilisateurs intermédiaires souhaitant maîtriser l'analyse statistique et la création de modèles prédictifs. Développez des compétences clés en Data Science.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
21 h · 3 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

Apprendre les fondamentaux de R pour manipuler et nettoyer des données
Visualiser des données avec ggplot2 pour une compréhension efficace
Appliquer des méthodes statistiques descriptives et prédictives pour tirer des conclusions
Automatiser et rendre compte des analyses pour une prise de décision éclairée

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
01

Introduction à R et RStudio

  • —Installation de R et RStudio
  • —Présentation de l'interface et de l'environnement de travail
  • —Concepts fondamentaux du langage R (objets, types de données)
02

Manipulation des données de base

  • —Utiliser les fonctions de base R pour manipuler des vecteurs et matrices
  • —Appliquer des opérations de filtrage et de sélection sur des data frames
  • —Effectuer des transformations de données avec la fonction mutate
  • —Regrouper et résumer des données avec la fonction group_by
  • —Joindre des data frames avec les fonctions merge et join de dplyr
03

Importation et exportation de données

  • —Importation de fichiers CSV, Excel, TXT
  • —Connexion aux bases de données (SQL)
  • —Exportation des résultats et des datasets
04

Nettoyage et préparation des données avec dplyr

  • —Filtrage, sélection, arrangement des données
  • —Opérations de résumé et de groupement
  • —Jointure de datasets multiples
05

Manipulation avancée de chaînes de caractères et dates

  • —Utiliser la fonction str_detect pour rechercher des motifs dans des chaînes de caractères
  • —Transformer des dates avec lubridate pour faciliter les analyses temporelles
  • —Extraire des sous-chaînes avec str_sub pour une manipulation ciblée des données
  • —Normaliser les formats de dates pour assurer la cohérence des données temporelles
  • —Concaténer des chaînes avec str_c pour créer des identifiants uniques ou des messages personnalisés
06

Visualisation des données avec ggplot2 (Partie 1)

  • —Principes du Grammar of Graphics
  • —Création de nuages de points, histogrammes, boîtes à moustaches
  • —Personnalisation des titres, légendes, axes
07

Visualisation des données avec ggplot2 (Partie 2)

  • —Graphiques avancés : cartes de densité, violons, facettes
  • —Combinaison de plusieurs géométries
  • —Exportation de graphiques de qualité publication
08

Statistiques descriptives et inférentielles de base

  • —Mesures de tendance centrale et de dispersion
  • —Tests d'hypothèses simples (t-test, Chi-carré)
  • —Introduction aux intervalles de confiance
09

Introduction à la modélisation linéaire

  • —Concepts de régression linéaire simple et multiple
  • —Interprétation des coefficients et de R-carré
  • —Diagnostic et validation de modèles
10

Préparation des données pour la modélisation

  • —Gestion des valeurs manquantes
  • —Transformation des variables (standardisation, log)
  • —Création de variables indicatrices et polynomiales
11

Programmation fonctionnelle et boucles

  • —Écriture de fonctions personnalisées
  • —Utilisation des boucles (for, while)
  • —Application des fonctions de la famille apply
12

Rapports et tableaux de bord interactifs

  • —Génération de rapports dynamiques avec R Markdown
  • —Introduction aux tableaux de bord interactifs avec Shiny
  • —Partage des analyses et des résultats
Le conseil de l'expert

Au cours de cette formation intitulée "Maîtriser l'Analyse de Données avec R", l'un des objectifs pédagogiques clés est d'apprendre à manipuler et nettoyer des données, une compétence essentielle pour tout analyste de données. En se familiarisant avec des outils tels que dplyr, les participants acquerront les bases nécessaires pour préparer des jeux de données, un prérequis fondamental avant d'engager des analyses plus complexes. Un défi fréquent pour les apprenants dans ce domaine est la difficulté à comprendre comment structurer et nettoyer efficacement les données avant leur analyse. Beaucoup commettent l'erreur de plonger directement dans l'analyse sans avoir préalablement effectué un travail de préparation rigoureux, ce qui peut aboutir à des résultats erronés ou peu fiables. Cette formation aborde spécifiquement ces étapes cruciales pour garantir une analyse solide. Ce qui distingue cette formation des autres approches est son intégration progressive des concepts, allant des bases de R jusqu'à des visualisations avancées avec ggplot2. Contrairement à d'autres formations, elle ne se contente pas de survoler les outils, mais permet une immersion pratique dans chaque module, renforçant ainsi la compréhension et l'application immédiate des techniques apprises. Pour maximiser les bénéfices de cette formation, je recommande aux participants de préparer quelques jeux de données issus de leur environnement professionnel avant le début de la session. Cela leur permettra de contextualiser les enseignements et de se projeter directement dans l'application des outils et méthodes abordés. Engagez-vous activement pendant les exercices pratiques, posez des questions et n'hésitez pas à partager vos expériences : cette interaction enrichira votre apprentissage et celui de vos pairs.

Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data

🎯

Approche Pratique et Interactive

Cette formation offre des exercices pratiques sur R et RStudio, permettant aux participants de manipuler et nettoyer des données dès le premier jour.

📊

Visualisation Efficace des Données

Apprenez à créer des visualisations percutantes avec ggplot2, renforçant ainsi votre capacité à communiquer des insights clairs et impactants.

🔍

Méthodes Statistiques Applicables

Maîtrisez des méthodes statistiques descriptives et prédictives pour tirer des conclusions précises, essentielles dans le domaine de la Data Science.

⚙️

Automatisation des Analyses

Découvrez comment automatiser vos analyses avec R, ce qui vous permettra de gagner du temps et de rendre compte efficacement de vos résultats.

📚

Formation de Qualité Certifiée

Rejoignez une formation certifiée Qualiopi, garantissant un niveau d'excellence et d'accompagnement adapté à tous les niveaux.

🤝

Networking et Partage d'Expérience

Bénéficiez d'opportunités de networking avec d'autres professionnels, enrichissant ainsi votre expérience d'apprentissage et vos perspectives de carrière.

Compétences acquises

Manipuler et nettoyer des données avec R

Acquérir, nettoyer, transformer et structurer des ensembles de données complexes en utilisant des packages R essentiels comme `dplyr` et `tidyr` pour assurer leur qualité et leur pertinence pour l'analyse.

Visualiser des données avec ggplot2

Concevoir et créer des visualisations de données statiques et dynamiques de haute qualité à l'aide de `ggplot2`, permettant une exploration efficace des tendances, des motifs et des relations au sein des données.

Appliquer des méthodes statistiques descriptives et prédictives

Réaliser des analyses statistiques descriptives et maîtriser les bases de la modélisation linéaire, permettant d'extraire des informations significatives et de faire des prédictions à partir des données.

Automatiser et rendre compte des analyses

Développer des scripts R réutilisables, générer automatiquement des rapports et créer des applications interactives avec `R Markdown` et `Shiny` pour communiquer efficacement les résultats d'analyse.

Public, prérequis et modalités

Public visé

Débutants en Data Science Analystes de données Scientifiques de données juniors Chercheurs & Étudiants (Statistiques)

Prérequis

Aucun prérequis spécifique, cette formation est conçue pour les débutants et les utilisateurs intermédiaires.

Moyens pédagogiques

Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

Suivi & évaluation

Évaluation continue à travers des projets pratiques et des exercices Présentation finale de projet pour évaluer les compétences acquises Feedback régulier pour ajuster l'apprentissage

Accessibilité

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.

Financer cette formation

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.

En savoir plus

FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

En savoir plus

France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.

En savoir plus

Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

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FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.

En savoir plus

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Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

Être conseillé gratuitement

Ils ont suivi cette formation

« De retour au travail, elle a automatisé un processus d'analyse de données en utilisant R, réduisant le temps de traitement de 50%. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« Il a créé des visualisations avancées de données pour une présentation, ce qui a impressionné ses collègues lors de la réunion. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

- Aucune connaissance préalable en R n'est nécessaire. - Familiarité avec les concepts informatiques de base (fichiers, dossiers). - Notions de base en statistiques sont un plus, mais non obligatoires.

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