Introduction to R Programming

  • Filière :

    IA & Innovation

  • Sous-filière :

    AI Modeling, tools & frameworks

  • Référence

    DB-LRB

  • Durée

    3 jours (21 h)

  • Prix par personne HT

    1 800 € HT

Description

In this course you will learn how to program in R and how to use R for effective data analysis.
You will learn how to install and configure software necessary for a statistical programming environment and describe generic programming language concepts as they are implemented in a high-level statistical language.

The course covers practical issues in statistical computing which includes programming in R, reading data into R, accessing R packages, writing R functions, debugging, profiling R code, and organizing and commenting R code.
Topics in statistical data analysis will provide working examples.

Objectifs pédagogiques

  • How to program in R & how to use R for effective data analysis
  • How to install & configure software necessary for a statistical programming environment

Public cible

  • Consultants
  • Consultants-informatiques
  • Developpeurs
  • Ingénieurs
  • Professionnels-de-l’IT

Programme de la formation

Introduction

  • Histoire et évolution du langage
  • Place de R Studio
  • Positionnement de R dans la data-science

Découverte de R et R Studio

  • Téléchargement et installation
  • Les 4 fenêtres de l’interface R Studio
  • Les différents outils de R Studio
  • Installation des packages
  • Réglage des options
  • L’aide

Organiser son travail sous R

  • Projet R
  • Notion de working directory, workspace
  • Architecture du projet R
  • Scripts

Les bases du langage R

  • Les types de données : numériques, facteurs, chaînes de caractères, booléens, dates, etc.
  • L’assignation
  • Les opérateurs
  • Les fonctions mathématiques

Les différentes structures de données

  • Les vecteurs: initialisation et manipulation
  • Les data.frame : initialisation et manipulation
  • Les listes : initialisation et manipulation
  • Quelques fonctions utiles

Importation et Exportation de données

  • Les différents formats de fichiers : csv, txt
  • Utilisation de l’outil d’importation
  • Quelques fonctions de vérification
  • Exportation
  • Importation de scripts
  • Exportation du workspace

Description des données

  • Fonctions decsriptives pour les variables numériques
  • Fonctions descriptives pour les variables catégorielles
  • Création de table de contingence
  • Création de table de proportions

Visualisation des données

  • Les fonctions graphique de base
  • Le package esquisse

Les Fonctions

  • Déclaration d’une fonction
  • Arguments d’une fonction
  • Appel d’une fonction
  • Les boucles
  • Boucle for
  • Boucle While
  • Structures de contrôle if, ifelse
  • Les fonctions apply

Comment trouver de l’aide

  • L’aide en ligne
  • La fonction apropos
  • Le site bookdown
  • La communauté R
  • Les forums de développeurs

Mises à jour

  • Mises à jour des packages
  • Mise à jour de RStudio
  • Mise à jour de R

Présentation de quelques packages incontournables

  • dplyr pour la manipulation des données
  • ggplot2 pour la réalisation de graphiques
  • rmarkdown pour la génération de rapports dynamiques automatisés

Qualité

Cette formation est accessible aux personnes en situation de handicap, nous contacter en cas de besoin d’informations complémentaires.

Programme mis à jour le