Data Science

Objectifs

• Dans le domaine de l’analyse statistique un nouveau standard est en train de s’imposer avec le logiciel R
• Ce logiciel a un double avantage : il est très proche du domaine de la recherche et offre donc très vite un accès aux nouvelles méthodes statistiques et permet à faible budget un accès à la plus grande partie des méthodes statistiques réellement opérationnelles
• Cette formation permettra aux apprenants d’avoir de premières bases solides de l’utilisation de R

Programme

Les bases de R

• Introduction (présentation des solutions Open source, un peu d’histoire : S, R et S-PLUS, installation de R)
• R et ses modules (La version de base : présentation de l’interface, principe des modules, installation de modules complémentaires, présentation du module Commander)
• L’interface de R Studio
• Les concepts de base de R (modules, utilisation de la mémoire, aide en ligne, modes d’utilisation : mode interactif et mode programme
• Le programme R (Définition, Lancement d’un programme, Lancement en mode batch)
• Les modules R (Les modules R les plus utiles, Une cartographie des modules R)
• Les objets R (vecteurs, facteurs, listes, matrices et arrays, tableaux de données, conversion d’objets, un cas particulier d’objet : les fonctions, fonctions de base, construction et utilisation de fonctions propres …)
• Les données (Génération de données, Importation de fichier, Manipulation de données).

L’analyse exploratoire sous R

• La théorie de l’analyse de données
• Les statistiques sous R, Test statistiques, Graphiques
• Les analyses de données sous R

Cas pratique