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 Durée 21 heures

Plan du cours

Jour 1 : Fondamentaux du langage

  • Introduction au cours
  • À propos de la Science des Données
    • Définition de la Science des Données
    • Processus de la pratique de la Science des Données
  • Introduction au langage R
  • Variables et Types
  • Structures de contrôle (Boucles / Conditionnels)
  • Scalaire, Vecteurs et Matrices dans R
    • Définition des vecteurs dans R
    • Matrices
  • Manipulation de chaînes et de texte
    • Type de données caractère
    • E/S de fichiers (Input/Output)
  • Listes
  • Fonctions
    • Introduction aux fonctions
    • Fermes (Closures)
    • Fonctions lapply/sapply
  • DataFrames
  • Travaux pratiques pour toutes les sections

Jour 2 : Programmation R intermédiaire

  • DataFrames et E/S de fichiers
  • Lecture de données depuis des fichiers
  • Préparation des données
  • Jeux de données intégrés
  • Visualisation
    • Package Graphics
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / nuage de points
    • Carte de chaleur (Heat Map)
    • Package ggplot2 (qplot(), ggplot())
  • Exploration avec Dplyr
  • Travaux pratiques pour toutes les sections

Jour 3 : Programmation avancée avec R

  • Modélisation statistique avec R
    • Fonctions statistiques
    • Gestion des valeurs NA
    • Distributions (Binomiale, Poisson, Normale)
  • Régression
    • Introduction aux régressions linéaires
  • Recommandations
  • Traitement du texte (package tm / Nuages de mots)
  • Regroupement (Clustering)
    • Introduction au regroupement
    • KMeans
  • Classification
    • Introduction à la classification
    • Naive Bayes
    • Arbres de décision
    • Entraînement à l'aide du package caret
    • Évaluation des algorithmes
  • R et Big Data
    • Connexion de R aux bases de données
    • Écosystème Big Data
  • Travaux pratiques pour toutes les sections

Pré requis

  • Des bases en programmation sont souhaitables

Configuration

  • Un ordinateur portable récent
  • R studio et l'environnement R installés et à jour

Nombre de participants


Prix par participant

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