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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

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