Plan du cours
Jour Un : Fondements du langage
- Présentation du cours
- À propos de Data Science
- Définition de Data Science
- Processus de réalisation de Data Science.
- Présentation de R Language
- Variables et Types
- Structures de contrôle (Boucles / Conditionnels)
- Scalaires R, Vecteurs et Matrices
- Définition des vecteurs R
- Matrices
- Manipulation de chaînes et de texte
- Type de données caractère
- Entrée/sortie de fichiers
- Listes
- Fonctions
- Introduction aux fonctions
- Closures
- Fonctions lapply/sapply
- DataFrames
- Ateliers pour toutes les sections
Jour Deux : R intermédiaire Programming
- DataFrames et Entrée/sortie de fichiers
- Lecture des données à partir des fichiers
- Préparation des données
- Jeux de données intégrés
- Visualisation
- Paquet Graphics
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / scatter plot
- Heat Map
- Paquet ggplot2 (qplot(), ggplot())
- Exploration avec Dplyr
- Ateliers pour toutes les sections
Jour Trois : Avancé Programming Avec R
- Modélisation statistique avec R
- Fonctions statistiques
- Gestion des valeurs manquantes (NA)
- Distributions (Binomiale, Poisson, Normale)
- Régression
- Introduction aux régressions linéaires
- Recommandations
- Traitement de texte (paquet tm / Wordclouds)
- Clustering
- Introduction au clustering
- KMeans
- Classification
- Introduction à la classification
- Naive Bayes
- Arbres de décision
- Formation avec le paquet caret
- Évaluation des algorithmes
- R et Big Data
- Connexion de R aux bases de données
- Ecosystème Big Data
- Ateliers pour toutes les sections
Pré requis
- Une connaissance de base en programmation est recommandée
Configuration
- Un ordinateur portable moderne
- La dernière version de R studio et de l'environnement R installée
Nos clients témoignent (7)
Les applications réelles en utilisant Statcan et CER comme exemples.
Matthew - Natural Resources Canada
Formation - Data Analytics With R
Traduction automatique
Ses connaissances et les codes étaient déjà inscrits dans les fichiers, ce qui m'a permis d'étudier après les cours et de pratiquer par moi-même.
GLORIA ADANNE - Natural Resources Canada
Formation - Data Analytics With R
Traduction automatique
Beaucoup de codage R fourni et de bons exemples
Kasia - Natural Resources Canada
Formation - Data Analytics With R
Traduction automatique
Langue étendue et bien développée. De nombreuses informations complémentaires sont également disponibles en ligne.
Michel - Natural Resources Canada
Formation - Data Analytics With R
Traduction automatique
J'ai apprécié que le formateur s'assure que nous comprenions et suivions tous les cours. Si nous avions un problème, il s'arrêtait et nous aidait à le résoudre.
Cesar - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
Formation - Data Analytics With R
Traduction automatique
The tool was interesting and I see the use. I would like to learn about more about it.
- Teleperformance
Formation - Data Analytics With R
Traduction automatique
New tool which is “R” and I find it interesting to know the existence of such tool for data analysis.
Michael Lopez - Teleperformance
Formation - Data Analytics With R
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