Prise en main- analyses statistiques et graphiques avec R

Data Value

Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Étudiant
Prix
1980 €
Durée
Nous contacter
Localité
En présentiel
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 75 - Paris 12e
Cette formation peut être dispensée dans votre entreprise dans les localités suivantes :
  • 75 - Paris
  • 77 - Seine-et-Marne
  • 78 - Yvelines
  • 91 - Essonne
  • 92 - Hauts-de-Seine
  • 93 - Seine-Saint-Denis
  • 94 - Val-de-Marne
  • 95 - Val-d'Oise
Objectifs
Connaître le logiciel R pour gérer les données, réaliser des analyses statistiques et graphiques


Compétences visées

- Se familiariser avec les différentes fenêtres de R et avec l'environnement de développement RStudio

- Savoir importer et exporter des fichiers de données de différents formats et taille

- Étendre les possibilités de R au moyen de packages

- Connaître les différents types d'objets de R

- Maîtriser les fonctions pour la gestion de données

- Mettre en œuvre des techniques statistiques de base (analyse descriptive, tests, régression) dans R

- Savoir élaborer et mettre en forme dans R les graphiques les plus courants
Programme
Programme

- Présentation du langage R

  • Les différentes fenêtres dans R

  • L'aide sous R

  • Les chemins d'accès

  • L'environnement de développement Rstudio


- Importation / exportation

  • Les différents formats d'import et d'export

  • Les gros fichiers de données

  • Création de fichiers de données


- Manipuler des packages

  • Installation de packages

  • Chargement de packages


- Manipulations de base

  • Création et opérations sur des vecteurs

  • Création et opérations sur des matrices

  • Tableaux de données

  • Listes

  • Gestion des données manquantes


- Manipuler des données

  • Sélection de sous-fichier

  • Sélection de lignes et de colonnes

  • Des fonctions classiques (if, else, for, while)

  • Les dates


- Statistiques de base avec R

  • Statistiques descriptives (variables quantitatives et qualitatives)

  • Premiers tests statistiques (Student, chi2)

  • Régression linéaire, corrélation


- Graphiques dans R

  • Les fonctions plot, curve, abline, legend

  • Histogrammes

  • Graphiques pour des variables qualitatives

  • Graphiques pour des variables quantitatives

  • Gestion des couleurs

  • Gestion des titres, axes et légendes
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