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Plan du cours
Jour 1 : Bases du langage
- Introduction au cours
- À propos de la science des données
- Définition de la science des données
- Processus de réalisation d'une science des données.
- Présentation du langage R
- Variables et types
- Structures de contrôle (Boucles / Conditions)
- Scalars, vecteurs et matrices R
- Définition des vecteurs R
- Matrices
- Manipulation de chaînes et de texte
- Type de données caractère
- Entrées/sorties de fichiers
- Listes
- Fonctions
- Introduction aux fonctions
- Fermures (Closures)
- Fonctions lapply/sapply
- DataFrames
- Labs pour toutes les sections
Jour 2 : Programmation R intermédiaire
- DataFrames et Entrées/Sorties de fichiers
- Lecture de données à partir de fichiers
- Préparation des données
- Ensembles de données intégrés
- Visualisation
- Package graphique
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / scatter plot
- Heat Map
- Package ggplot2 (qplot(), ggplot())
- Exploration avec Dplyr
- Labs pour toutes les sections
Pré requis
- Des connaissances de base en programmation sont préférables.
Audience
- 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