Langage R pour l'analyse de données - cours gratuit de Skillbox, formation, Date: 29 novembre 2023.

Langage de programmation R

Introduction au langage R et aux opérations de base
Installez R et RStudio, un environnement de développement R, et familiarisez-vous avec son interface. Vous apprendrez à créer des fichiers R et Rmarkdown, à apprendre la syntaxe du langage et à vous familiariser avec le concept de vecteur dans R.

Types et structures de données

Explorez les types de données dans R et apprenez à convertir des données d'un type à un autre. Vous comprendrez les structures de données dans R: vecteurs, matrices, dataframes et listes. Découvrez comment travailler avec eux.

Structures de contrôle
Apprenez à utiliser la construction conditionnelle if-else, à tester les conditions, à travailler avec des boucles et des fonctions.

Traitement de l'information. bibliothèque Tidyverse

Lire et écrire des fichiers dans R
Vous apprendrez à travailler avec des fichiers dans le dossier de travail, à lire et à écrire des fichiers aux formats csv, txt et Excel.

Traitement des données à l'aide des outils R de base
Apprenez à utiliser des dataframes et à travailler avec des données à l'aide des outils R de base. Vous apprendrez à afficher une description d'un dataframe et à travailler avec des lignes et des colonnes.

Traitement des données avec la bibliothèque Tidyverse: partie 1
Familiarisez-vous avec la bibliothèque Tidyverse et ses capacités. Vous comprendrez les fonctionnalités de la syntaxe Tidyverse et apprendrez à utiliser différentes fonctions. Vous apprendrez à regrouper et agréger des données et à télécharger des informations récapitulatives à l'aide de la bibliothèque stargazer.

Traitement des données avec la bibliothèque Tidyverse: partie 2
Apprenez à transformer les structures de données et à joindre des tables.

Travailler avec des valeurs manquantes dans R
Apprenez à rechercher et à compter les valeurs manquantes et à y rechercher des modèles. Vous comprendrez comment visualiser les valeurs manquantes à l'aide des souris et des bibliothèques VIM et combler les lacunes à l'aide de Tidyverse.

Travailler avec des données ordinales et catégorielles dans R
Apprenez les échelles de données: numériques, ordinales et catégorielles. Vous comprendrez les caractéristiques des données factorielles dans R et les opérations avec elles. Apprenez à travailler avec des données catégorielles avec des forcats.

Visualisation de données

Visualisation des données dans R
Apprenez à créer des graphiques simples à l'aide des outils R de base: histogramme, nuage de points et graphique linéaire. Vous apprendrez à les configurer et à les télécharger dans un fichier.

Visualisation des données avec la bibliothèque ggplot2
Apprenez à créer des tracés avec la bibliothèque ggplot2. Apprenez à travailler avec des données unidimensionnelles, bidimensionnelles et non numériques et à regrouper les données dans des graphiques.

Analyse de données statistiques dans R

Analyse des données de renseignement dans R
Découvrez les statistiques descriptives dans R. Apprenez à utiliser la bibliothèque psychiatrique et recherchez des valeurs atypiques. Apprenez les coefficients de corrélation de Pearson et Spearman et comprenez comment les utiliser. Vous découvrirez le concept de matrices de corrélation, vous pourrez les visualiser et les télécharger dans un rapport.

Tests A/B: évaluation sélective
Apprenez à définir des tâches et à choisir une conception pour les tests A/B. Apprenez à effectuer un échantillonnage, à identifier les problèmes dans l'échantillon et à calculer sa taille, en tenant compte de l'erreur et du niveau de confiance dans les données. Vous pourrez calculer et analyser des intervalles de confiance dans les tests A/B.

Tests A/B: tester des hypothèses statistiques
Apprenez à tester des hypothèses statistiques à l'aide de tests et à comprendre les erreurs possibles lors des tests. Apprenez à comparer les partages et les moyennes dans les tests A/B et découvrez l'algorithme pour exécuter un test A/B.

Trouver des relations dans les données dans R
Apprenez à identifier les relations dans les données quantitatives et catégorielles. Apprenez la régression linéaire simple. Vous apprendrez à travailler avec un modèle de régression, à vérifier sa qualité, à télécharger les résultats et à les inclure dans un rapport Rmarkdown.

Visualisation avancée et présentation des résultats d’analyse

Graphiques interactifs avec la bibliothèque Plotly
Familiarisez-vous avec le projet Plotly, comprenez ses capacités, ses caractéristiques de syntaxe et ses fonctions. Apprenez à créer des graphiques Plotly interactifs en 2D et 3D et publiez les résultats sur RPubs.

Tableaux de bord analytiques dans R: framework Shiny
Explorez le projet Shiny, ses capacités et la structure de son code. Installez la bibliothèque Shiny, apprenez à modifier une application modèle, à ajouter des menus, des lignes de dataframe et des éléments d'interface à votre tableau de bord.

Projet final

Traitement et analyse des données socio-économiques
Vous téléchargerez des données à partir de différents fichiers, les collecterez dans une seule trame de données et la traiterez. Effectuez une analyse exploratoire, créez des modèles et des graphiques de régression, puis présentez les résultats et l'interprétation dans un rapport.