Formation Initiation à R (Niveau débutant à intermédiaire)
R est un environnement open source très populaire pour le calcul statistique, l'analyse de données et la graphie. Ce cours introduit le langage de programmation R aux étudiants. Il couvre les fondamentaux du langage, les bibliothèques et les concepts avancés.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux analystes de données débutants souhaitant utiliser la programmation R pour manipuler des données, effectuer des analyses de données de base et créer des visualisations percutantes pour en tirer des insights.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les bases de la programmation R.
- Appliquer les processus fondamentaux de la science des données.
- Créer des représentations visuelles des données.
Format du cours
- Cours interactif et discussions.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en application pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l'organiser.
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
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- Utiliser des algorithmes pour acheter et vendre des titres à des intervalles spécialisés, et ce, rapidement.
- Réduire les coûts associés au trading grâce au trading algorithmique.
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Qu'est-il arrivé ?
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- production de visualisations de données informatives
Que se passera-t-il ?
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- optimisation des processus
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21 HeuresCe cours en direct, animé par un formateur à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent nettoyer et analyser des données, effectuer des projections statistiques et créer des visualisations pertinentes à l'aide de ces outils.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les bases de Python, R, Power Query et Power BI pour l'analyse de données.
- Nettoyer et organiser des ensembles de données à l'aide de Python et Power Query.
- Effectuer des analyses et des projections statistiques avec R.
- Créer des tableaux de bord professionnels et des rapports avec Power BI.
- Intégrer et analyser efficacement des données provenant de multiples sources.
Analyse de Données avec R
21 HeuresR est un environnement open source très populaire pour le calcul statistique, l'analyse de données et la création de graphiques. Ce cours présente le langage de programmation R aux étudiants. Il couvre les fondamentaux du langage, les bibliothèques et les concepts avancés. Analyse de données avancée et graphiques avec des données réelles.
Public concerné
Développeurs / experts en analyse de données
Durée
3 jours
Format
Cours théoriques et travaux pratiques
Prévision avec R
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables :
- De comprendre les fondamentaux des techniques de prévision dans R.
- D'appliquer l'ajustement exponentiel et les modèles ARIMA pour l'analyse de séries chronologiques.
- D'utiliser le package 'forecast' pour générer des modèles de prévision précis.
- D'automatiser les flux de travail de prévision pour les applications commerciales et de recherche.
KNIME avec Python et R pour le Machine Learning
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Planifier, développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique dans KNIME.
- Prendre des décisions opérationnelles fondées sur les données.
- Mettre en œuvre des projets de data science de bout en bout.
TALN : Traitement automatique des langues avec R
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Ce cours en présentiel, animé par un formateur, vise à extraire des informations pertinentes et du sens à partir de ces données. En exploitant le langage R et les bibliothèques de Traitement automatique des langues (TALN), nous combinons des concepts et des techniques issus de l'informatique, de l'intelligence artificielle et de la linguistique computationnelle pour comprendre algorithmiquement le sens sous-jacent aux données textuelles. Des échantillons de données sont disponibles dans diverses langues, selon les exigences du client.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de préparer des jeux de données (importants ou limités) provenant de sources hétérogènes, puis d'appliquer les algorithmes appropriés pour analyser et rendre compte de leur signification.
Format du cours
- Combinaison de cours magistraux, de discussions et de travaux pratiques intensifs, complétés par des évaluations occasionnelles pour mesurer la compréhension.
Apprentissage machine avancé avec R
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre et mettre en œuvre des techniques d'apprentissage non supervisé
- Appliquer le clustering et la classification pour effectuer des prédictions à partir de données réelles.
- Visualiser les données pour obtenir rapidement des insights, prendre des décisions et affiner davantage l'analyse.
- Améliorer les performances d'un modèle d'apprentissage machine grâce au réglage des hyperparamètres.
- Déployer un modèle en production pour son intégration dans une application plus vaste.
- Appliquer des techniques avancées d'apprentissage machine pour répondre à des questions impliquant des données de réseaux sociaux, le big data, et plus encore.
R pour la finance
28 HeuresR est un langage de programmation très répandu dans l'industrie financière. Il est utilisé dans des applications financières allant des programmes de trading centraux aux systèmes de gestion des risques.
Lors de cette formation animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser R pour développer des applications pratiques permettant de résoudre divers problèmes spécifiques liés à la finance.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux du langage de programmation R
- Sélectionner et utiliser des packages et des techniques R pour organiser, visualiser et analyser des données financières provenant de diverses sources (CSV, Excel, bases de données, web, etc.)
- Développer des applications qui résolvent des problèmes liés à l'allocation d'actifs, à l'analyse des risques, à la performance des investissements, et plus encore
- Dépanner, intégrer, déployer et optimiser une application R
Public cible
- Développeurs
- Analystes
- Quants
Format du cours
- Mixant cours théoriques, échanges, exercices et travaux pratiques intensifs
Remarque
- Cette formation vise à apporter des solutions à certains des principaux problèmes rencontrés par les professionnels de la finance. Si vous souhaitez aborder un sujet, un outil ou une technique particulière en profondeur ou y ajouter des compléments, n'hésitez pas à nous contacter pour en convenir.
Introduction à R pour les biologistes
28 HeuresR est un langage de programmation libre et open-source dédié au calcul statistique, à l'analyse de données et à la visualisation graphique. De plus en plus de gestionnaires et d'analystes de données au sein des entreprises et du monde académique utilisent R. R a également conquis des statisticiens, des ingénieurs et des scientifiques dépourvus de compétences en programmation informatique, qui en apprécient la facilité d'utilisation. Sa popularité s'explique par l'essor du data mining à des fins variées, telles que l'ajustement des prix, la découverte plus rapide de nouveaux médicaments ou l'affinement des modèles financiers. R dispose d'une large gamme de packages dédiés au data mining.
R Markdown pour des documents dynamiques et des rapports reproductibles
14 HeuresR Markdown est un cadre d'écriture qui combine du code R exécutable avec du texte narratif pour créer des documents dynamiques et reproductibles.
Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux utilisateurs de R de niveau débutant à intermédiaire souhaitant générer des rapports automatisés et dynamiques à l'aide de R Markdown pour la documentation interne, les publications de recherche ou la publication web.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Créer des documents R Markdown avec des morceaux de code R intégrés et du texte formaté.
- Générer des sorties dans plusieurs formats, notamment HTML, PDF et Word.
- Utiliser des rapports paramétrés et une logique conditionnelle pour générer du contenu dynamique.
- Personnaliser l'apparence des documents avec des thèmes, des modèles et LaTeX pour une présentation professionnelle.
Format du cours
- Cours interactif et discussions.
- De nombreux exercices et mises en pratique.
- Mise en application pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Développement d'applications web avec Shiny et R
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Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux utilisateurs intermédiaires de R souhaitant concevoir et déployer des applications web personnalisées à l'aide de Shiny, afin de visualiser des données, favoriser l'interaction utilisateur et générer des rapports.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Créer des applications web interactives en utilisant Shiny et R.
- Concevoir des interfaces utilisateur avec des éléments réactifs et des entrées dynamiques.
- Intégrer des visualisations de données et des fonctionnalités de reporting dans des applications Shiny.
- Déployer et partager des applications Shiny localement ou en ligne via Shiny Server ou Posit Cloud.
Format de la formation
- Cours interactifs et discussions.
- De nombreux exercices et mises en pratique.
- Mise en application pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.