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Plan du cours
I. Introduction et préliminaires
1. Vue d'ensemble
- Rendre R plus convivial, R et les interfaces graphiques disponibles Rstudio Logiciels et documentation associés R et statistiques Utiliser R de manière interactive Une session d'introduction Obtenir de l'aide sur les fonctions et fonctionnalités Commandes R, respect de la casse, etc. Rappel et correction des commandes précédentes Exécuter des commandes ou détourner la sortie vers un fichier Permanence des données et suppression d'objets Gode pratique de programmation : scripts autonomes, bonne lisibilité, par exemple scripts structurés, documentation, installation de packages markdown ; CRAN et bioconducteur
2. Lecture des données
- Fichiers txt (read.delim) Fichiers CSV
3. Manipulations simples ; nombres et vecteurs + tableaux
- Vecteurs et affectation Arithmétique vectorielle Génération de séquences régulières Vecteurs logiques Valeurs manquantes Vecteurs de caractères Vecteurs d'index ; sélectionner et modifier des sous-ensembles d'un ensemble de données
Listes Construire et modifier des listes Concaténer des listes
- Trames de données Création de trames de données
6. En savoir plus sur la lecture des données
- Fichiers XLS, XLSX packages readr et readxl SPSS, SAS, Stata,… et autres formats de données Exportation de données vers txt, csv et autres formats
6. Regroupement, boucles et exécution conditionnelle
- Expressions groupées Instructions de contrôle Exécution conditionnelle : instructions if Exécution répétitive : boucles for, répétition et introduction while dans apply, lapply, sapply, tapply
7. Fonctions
- Création de fonctions Arguments optionnels et valeurs par défaut Nombre variable d'arguments Portée et ses conséquences
8. Graphiques simples dans R
- Création d'un graphique Graphiques de densité Graphiques à points Graphiques à barres Graphiques linéaires Graphiques à secteurs Diagrammes en boîte Nuages de points Graphiques de combinaison
II. Analyse statistique en R
- 1. Distributions de probabilité
R comme ensemble de tableaux statistiques Examen de la distribution d'un ensemble de données
2. Test des hypothèses
- Tests sur une population Test du rapport de vraisemblance moyen Tests sur un et deux échantillons Test du chi carré Go Test d'adéquation de Kolmogorov-Smirnov Statistique sur un échantillon Test de rang signé de Wilcoxon Test sur deux échantillons Test de somme de rangs de Wilcoxon Mann-Whitney Test de Kolmogorov-Smirnov
3. Tests multiples d'hypothèses
- Erreur de type I et courbes FDR ROC et procédures de tests multiples AUC (BH, Bonferroni, etc.)
4. Modèles de régression linéaire
- Fonctions génériques pour extraire des informations sur le modèle Mise à jour des modèles ajustés Modèles linéaires généralisés Familles La fonction glm()
Régression logistique de classification
- Analyse discriminante linéaire
III. Problèmes travaillés en bioinformatique
- Brève introduction au package Limma Workflow d'analyse de données de micropuces Téléchargement de données depuis GEO : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397 Traitement des données (CQ, normalisation, expression différentielle) Tracé de volcan Exemples de Custering + cartes thermiques
28 heures
Nos Clients témoignent (5)
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john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Formation - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Formation - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Le contenu, car je l'ai trouvé très intéressant et je pense qu'il m'aidera dans ma dernière année d'études à l'université.
Krishan - NBrown Group
Formation - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Traduction automatique
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Ronald Parrish
Formation - Data Visualization
Very tailored to needs.