Solutions Bigdata avec Microsoft

Les fondamentaux de l’analyse statistique avec R

Objectifs

  • Savoir installer R
  • Comprendre comment manipuler des données avec R
  • Savoir importer et exporter des données
  • Etre en mesure de réaliser des analyses statistiques basiques avec R
  • Savoir restituer des résultats à l’aide de graphiques

Programme

Introduction
  • Qu’est ce que R
  • Avantages et inconvénients
  • Solutions concurrentes gratuites ou payantes
Installation
  • Installation de R ou Microsoft R Open sur MS Windows ou Scientific Linux
  • Découverte de l’environnement
  • Utiliser l’historique des commandes
  • Exemple d’environnement superposé (R-Studio)
  • Comment citer le logiciel dans une publication scientifique
  • Comment citer des packages dans une publication scientifique
Utilisation
  • Vider la console de commande
  • Utilisation de l’aide
  • Changer la langue de l’interface
  • Quitter en ligne de commande
  • Changer le dossier de travail par défaut temporairement ou à chaque session (*.Rprofile)
  • Changer définitivement le dossier par défaut des packages (*.Rprofile)
  • Sauver/Charger l’espace de travail (*.Rdata)
  • Sauver/Charger/Exécuter un historique des commandes (*.Rhistory)
  • Sauver les commandes et sorties dans un fichier (*.txt)
  • Sauver/Charger un script (*.R)
Manipulation de packages
  • Installer/Désinstaller/Mettre à jour des packages
  • Obtenir des informations systèmes sur les packages
  • Écrire plusieurs commandes sur une ligne
  • Ajouter des commentaires
Types de données
  • Manipulations de scalaires (réels)
  • Manipulations de nombres complexes
  • Manipulations de variables
  • Manipulations de vecteurs
  • Manipulations de matrices
  • Manipulations de textes
  • Manipulations de dates et de durées
  • Création/Édition de données en ligne de commande
  • Gérer les variables dans la mémoire
Import et export de données
  • Importer/Exporter des données d’Excel
  • Importer/Exporter des données en *.csv et gestion du passage d’encodageLinux/Windows
  • Importer/Exporter des fichiers SAS
  • Importer des données *.csv du web
  • Fusionner des fichiers *.csv
  • Importer de données de MS Access
  • Importer des données *.xml du web
  • Importer des données de MySQL
  • Importer des données d’Oracle (Express)
  • Importer des fichiers *.json
Manipulation de données
  • Utiliser le SQL
  • Quelques Data set
  • Manipuler les data frames
  • Accélérer l’accès au colonnes
  • Renommer les colonnes
  • Appliquer des rangs
  • Trier des données
  • Filtrer des données
  • Réaliser des sous-sélections
  • Fusionner des données
  • Supprimer les doublons
  • Échantillonnage
  • Empiler/Désempiler des données
Analyse de données
  • Synthétiser des données (tables de contingence)
  • Travailler avec des valeurs absentes
  • Définir le nombre de décimales de chaque sortie
  • Générer des variables pseudo-aléatoires
  • Statistiques descriptives simples (comptage, éléments uniques, moyenne, max, min, centiles, somme, écart-type biaisé/non biaisé, cv, médiane, etc.)
  • Plotter (tracer) des fonctions algébriques
  • Racines d’équations univariées
  • Intégration numérique
  • Intégration algébrique
  • Dérivation algébrique/numérique
  • Optimisation linéaire uni ou multidimensionnelle
  • Optimisation sous contrainte
  • Programmation linéaire
MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES D’ENCADREMENT DES FORMATIONS

Modalités pédagogiques :

  • Évaluation des besoins et du profil des participants.
  • Apport théorique et méthodologique : séquences pédagogiques regroupées en différents modules.
  • Contenus des programmes adaptés en fonction des besoins identifiés pendant la formation.
  • Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de travaux pratiques, étude de cas et mise en situation.
  • Méthodes expositive, active et participative.
  • Réflexion et échanges sur cas pratiques.
  • Retours d'expériences.
  • Corrections appropriées et contrôles des connaissances à chaque étape, fonction du rythme de l’apprenant mais également des exigences requises au titre de la formation souscrite.

Éléments matériels :

  • Mise à disposition des outils nécessaires au bon déroulement des travaux pratiques.
  • Support de cours au format numérique projeté sur écran et transmis au participant en fin de la formation.

Référent pédagogique et formateur :

  • Chaque formation est sous la responsabilité du directeur pédagogique de l’organisme de formation.
  • Le bon déroulement est assuré par le formateur désigné par l’organisme de formation.
MOYENS PERMETTANT LE SUIVI ET L’APPRÉCIATION DES RÉSULTATS
  • Feuilles de présences signées des participants et du formateur par demi-journée.
  • Attestation de fin de formation mentionnant les objectifs, la nature et la durée de l’action et les résultats de l’évaluation des acquis de la formation.
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Réaliser de l’ingénierie de données avec Microsoft HDInsight (Prev Lesson)
(Next Lesson) Réaliser de l’ingénierie Big Data avec Microsoft Cloud Services
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Public

<li>Ingénieurs, Analystes</li><li>Data Analysts</li><li>Toute personne intéressée par l'analyse statistique avec R</li>

Pré-requis

Avoir suivi la formation "Les fondamentaux de la statistique appliquée" ou connaissances mathématiques équivalentes

Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en effectuant le test disponible en bas de cette page.

Lieu de formation

Intra-entreprise/à distance

Dates ou période

À définir. Nous consulter

Tarif

Sur devis. Merci de nous contacter

Modalités

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Démarrage de la formation sous deux semaines (délai indicatif).

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Informations complémentaires

Pour toute réclamation, aléas ou difficultés rencontrés pendant la formation, veuillez prendre contact avec notre organisme par téléphone ou par e-mail. Nous mettrons tout en œuvre pour trouver une solution adapter.

Formation synchrone, réalisée à distance en visioconférence via l’application Microsoft Teams ou en présentiel dans les locaux du client.