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Plan du cours
Jour un : Bases du langage
- Introduction au cours
- À propos des sciences des données
- Définition des sciences des données
- Processus de réalisation d'une analyse de données.
- Présentation du langage R
- Variables et types
- Structures de contrôle (Boucles / Conditions)
- Scalaires, vecteurs et matrices R
- Définition des vecteurs R
- Matrices
- Manipulation de chaînes et de texte
- Type de données caractère
- E/S de fichiers
- Listes
- Fonctions
- Présentation des fonctions
- Fermures (Closures)
- Fonctions lapply/sapply
- DataFrames
- Laboratoires pour toutes les sections
Jour deux : Programmation R intermédiaire
- DataFrames et E/S de fichiers
- Lecture de données à partir de fichiers
- Préparation des données
- Ensembles de données intégrés
- Visualisation
- Package Graphics
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / nuage de points (scatter plot)
- Carte thermique (Heat Map)
- Package ggplot2 (qplot(), ggplot())
- Exploration avec Dplyr
- Laboratoires pour toutes les sections
Pré requis
- Une connaissance de base en programmation est recommandée.
Public cible
- Analystes de données
14 Heures
Nos clients témoignent (3)
une multitude de points
Joanna - Instytut Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Zywnosciowej-PIB
Formation - Statistical Analysis with Stata and R
Traduction automatique
connaissances du formateur, adaptées sur mesure, tous les sujets abordés
eleni - EUAA
Formation - Forecasting with R
Traduction automatique
Les applications dans la vie réelle utilisant Statcan et le CER comme exemples.
Matthew - Natural Resources Canada
Formation - Data Analytics With R
Traduction automatique