Advanced R Programming: Work efficiently with R (Live Virtual Class)

R Programming experience or R Programming course

Advanced R course teaches students more sophisticated R skills,including usingadvanced regular expressions, machine learning, random effects modeling, Bayesian Inference, advancedR time series, and much more.

• Use advanced regular expressions in R
• Apply advanced missing data techniques
• Work with advanced R time series
• Usedata.table for big data
• Work with linear models
• Extend R to time to event andsurvival analyses
• Work with Bayesian Inference using R

Organiser son travail sous R

• Travailler en projet R: notion de working directory, workspace, history
• Architecture de son projet R: data, plots, images, scripts, etc..
• Bonnes pratiques pour la création de fichiers de données
• Importation et exportation de fichiers avec le package here
• Mettre à jour ses packages
• Mettre à jour R et R Studio

Manipuler facilement ses données avec le package dplyr

• Introduction au package tidyverse et à la notion de pipe
• Filtrer des lignes avec la fonction filter
• Sélectionner des colonnes (variable) avec la fonction select
• Création de nouvelles variables avec la fonction mutate
• Renommer ses variable avec la fonction rename
• Calcul de paramètres par sous groupes: fonctions group_by et summarise
• Passage du format wide au format long

Manipulation des variables catégorielles avec le package forecats

• Inspecter les variables catégorielles avec les fonctions levels, fct_count et fct_unique
• Modifier l’ordre des modalités
• Modifier le nom des modalités

Manipuler les chaînes de caractères avec le package stringr

• Détection de patterns
• Découpage
• Gestion des longueurs
• Remplacement

Manipuler des données de date: utilisation du package lubridate

• Convertir les données au format YYYY-MM-DD et HH:MM:SS
• Décomposer les éléments d’année, de mois et de jour
• Calculer des différences de dates et les exprimer en jours, ou heure

Assemblage de tables

• Les différentes jointures (par colonne): left join, right join, inner join et full join
• Assemblage par lignes

Réaliser des représentations graphiques performantes avec le package ggplot2

• Le principe des couches successives de ggplot2
• Réalisation des graphiques de base: scatterplot, barplots, line plot, boxplots
• Gestion des couleurs, titres, axes et légendes
• Représentation des séries temporelles
• Utilisation du format long et facetting
• Ajouter du texte sur un graphique (ex: équation)
• Exporter son graphique: format et résolution
• Utilisation des addins esquisse et Colour Picker

Générer dynamiquement son rapport d’analyse avec rmarkdown

• Principe, formats de sorties (html, docx, pdf)
• Les différents éléments d’un fichier Rmd: en-tête, chunk, etc…
• Gestion des éléments de texte: gras, italique, titre
• Gestion des tables
• Gestion des images
• Gestion des graphiques
• Les options des éléments de code
• Table des matières et numérotation
• Les rapports paramétrés: automatisation des rapports d’analyse par sous groupe
• Deployer son document sur Rpubs ou bookdown

Introduction à la programmation fonctionnelle avec le package purrr

• Les list
• Les fonctions map()
• Nested data

Une attestation de participation sera transmise aux participants