Data Analyse avec R

JOUR 1 : INTRODUCTION ET FONDAMENTAUX DE R

• Introduction à l'analyse de données : concepts et principes de base.

• Présentation de R: installation, interface et premiers pas.

• Importation et manipulation de données avec R.

• Création de visualisations de base : graphiques, tableaux et résumés statistiques.

• Études de cas : applications de R dans différents secteurs industriels.


JOUR 2 : TECHNIQUES STATISTIQUES ET VISUALISATION AVANCÉE

• Techniques de manipulation de données avec dplyr et tidyr.

• Visualisation avancée avec ggplot2 : graphiques complexes et

personnalisés.

• Analyse exploratoire des données (EDA) avec R.

• Application de techniques statistiques de base : tests d'hypothèses, corrélations et régressions simples.

• Études de cas : analyses approfondies avec R


JOUR 3 : MODÉLISATION ETAPPLICATIONS PRATIQUES

• Modélisation statistique avancée : régression multiple, ANOVA et modèles mixtes.

• Introduction au machine learning avec R: algorithmes de classification et de régression.

• Atelier pratique : réalisation d'un projet complet d'analyse de données avec R

• Optimisation des performances et bonnes pratiques de programmation avec R.

• Discussion sur les meilleures pratiques en analyse de données et prise de décision basée sur les données.