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R - Pour les utilisateurs SAS

Data Value

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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 69 - Lyon 2e
Cette formation peut être dispensée dans votre entreprise dans les localités suivantes :
  • 01 - Ain
  • 03 - Allier
  • 07 - Ardèche
  • 15 - Cantal
  • 26 - Drôme
  • 38 - Isère
  • 42 - Loire
  • 43 - Haute-Loire
  • 63 - Puy-de-Dôme
  • 69 - Rhône
  • 73 - Savoie
  • 74 - Haute-Savoie
Objectifs


Apprendre à réécrire sous R un programme SAS faisant appel à des étapes de manipulation, de traitement, d'analyse et de visualisation de données
Programme

  • Présentation de R et son interface R Studio

  • Spécificités de l'approche R et de la syntaxe R (par rapport à SAS)
Manipulations de base


  • Généralités sur le langage R "historique", installation et chargement de packages, types de données sous R

  • Importer des fichiers sous R

  • Récupérer les caractéristiques d'un objet

  • Calculer des indicateurs statistiques + comparaison par rapport aux procédures type MEANS / FREQ de SAS

  • Pratique : importer un fichier SAS depuis R, le décrire et calculer des statistiques descriptives
Traitement de données


  • Le dataframe et ses manipulations courantes : équivalent sous R des dataset SAS

  • Package dyplr : manipuler les données dans une logique similaire à celle des étapes data / proc SQL

  • Autres packages du tidyverse : manipulations sur les dates, facteurs, chaînes de caractère, transpositions de données    Pratique : manipuler sous R un fichier de données
Visualisations


  • Présentation succincte des fonctions natives de visualisation sous R

  • Package ggplot2 : principes, syntaxe et comparaison par rapport aux procédures GPLOT et SGPLOT

  • Pratique : produire sous R différentes visualisations graphiques
Analyse de données + machine learning


  • Tests statistiques et ACP : mise en œuvre sous R et interprétation des sorties

  • Régression linéaire : comparaison des approches et sorties de R par rapport à SAS (proc REG)

  • Intro au machine learning

  • Pratique : mettre en œuvre une régression et / ou une ACP sous R et comparer les sorties obtenues avec celles de SAS
Aperçu des possibilités de R avec des packages additionnels


  • Packages SQL : pour rester dans la syntaxe d'une proc SQL

  • Markdown : pour générer des fichiers de sortie html / pdf dans la logique des sorties ODS de SAS

  • Shiny et/ou plotly : pour aller plus loin dans la visualisation interactive

  • Caret : pour aller plus loin dans le machine learning

  • Pratique : avoir un aperçu concret de ce que permettent ces packages à partir d'exemples déjà fournis
Programmation


  • Boucles et conditions sous R

  • Fonctions sous R : une alternative au macro langage de SAS

  • Fonctions de type apply : une autre alternative au macro langage

  • Pratique : transposer une macro SAS existante en un traitement automatisé sous R
Cas pratique : transposer 1 code SAS en R


  • Réécrire sous R un programme SAS constitué de plusieurs étapes data, de macros / macro-variables et de procédures de visualisations

  • Etudier les différentes alternatives possibles sous R
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