Langage R : Fondamentaux + Data Science

Notions d'algorithmique

Découvrir l'écosystème du langage R - Maîtriser les fondamentaux - Data Science avec le langage R

Découvrir le langage R et son écosystème

Comprendre l'écosystème de R
Découverte des packages en R
Vue d'ensemble de RStudio
Options de création de documents avec R (scripts, Rmarkdown, Rnotebook, etc.)
Packages clés pour la manipulation des données

Atelier: installation de l'environnement, structure d'un projet en R

Ecrire du code en R

Types d'objets en R
Normes de codage dans R
Création de fonctions R pour des analyses automatisées
Structures de contrôle: if, for, while, et plus.
Techniques d'importation des données (formats.txt,.csv,.xls,.sav et plus)Outils de base pour la gestion des données

Atelier: écriture de multiples programmes permettant de manipuler des données

Maîtriser la manipulation des données dans R

Écrire des statistiques descriptives à l'aide de R

Outils pour la description statistique
Représentations graphiques

Explorer des données et implémenter un apprentissage automatique (Machine Learning) avec R

Analyse descriptive des datasets multivariés et techniques de réduction dimensionnelle
Algorithmes supervisés avec des études de cas sur R
Algorithmes non supervisés avec des études de cas sur R (comme k-means)

Méthodologie basée sur l'Active Learning : 75% de pratique minimum. Chaque point théorique est systématiquement suivi d'exemples et exercices.

Contrôle continu

Attestation de fin de stage mentionnant le résultat des acquis