Dernière mise à jour le 23/11/2024

Les fondamentaux de l’analyse statistique avec R

Informations générales

Type de formation : Formation continue
Domaine : IA, Big Data et Bases de données
Filière : Big Data
Rubrique : ElastickSearch,…
Formation éligible au CPF : Non
Formation Action collective : Non

Objectifs & compétences

Savoir installer R
Comprendre comment manipuler des données avec R
Savoir importer et exporter des données
Être en mesure de réaliser des analyses statistiques basiques avec R
Savoir restituer des résultats à l'aide de graphiques

Public visé

Ingénieurs
Analystes
Data analysts
Toute personne intéressée par l'analyse statistique avec R

Pré-requis

Avoir suivi la formation "Les fondamentaux de la statistique appliquée" (BI090) ou connaissances mathématiques équivalentes
Être familier avec l'environnement Microsoft Windows

Programme

1 - Introduction
Qu'est-ce que R ?
Avantages et inconvénients
Solutions concurrentes gratuites ou payantes
 
2 - Installation
Installation de R ou Microsoft R Open sur MS Windows ou Scientific Linux
Découverte de l'environnement
Utiliser l'historique des commandes
Exemple d'environnement superposé (R-Studio)
Comment citer le logiciel dans une publication scientifique
Comment citer des packages dans une publication scientifique
 
3 - Utilisation
Vider la console de commande
Utilisation de l'aide
Changer la langue de l'interface
Quitter en ligne de commande
Changer le dossier de travail par défaut temporairement ou à chaque session (*.Rprofile)
Changer définitivement le dossier par défaut des packages (*.Rprofile)
Sauver/Charger l'espace de travail (*.Rdata)
Sauver/Charger/Exécuter un historique des commandes (*.Rhistory)
Sauver les commandes et sorties dans un fichier (*.txt)
Sauver/Charger un script (*.R)
 
4 - Manipulation de packages
Installer/Désinstaller/Mettre à jour des packages
Obtenir des informations systèmes sur les packages
Écrire plusieurs commandes sur une ligne
Ajouter des commentaires
 
5 - Types de données
Manipulations de scalaires (réels)
Manipulations de nombres complexes
Manipulations de variables
Manipulations de vecteurs
Manipulations de matrices
Manipulations de textes
Manipulations de dates et de durées
Création/Édition de données en ligne de commande
Gérer les variables dans la mémoire
 
6 - Import et export de données
Importer/Exporter des données d'Excel
Importer/Exporter des données en *.csv et gestion du passage d'encodage Linux/Windows
Importer/Exporter des fichiers SAS
Importer des données *.csv du web
Fusionner des fichiers *.csv
Importer de données de MS Access
Importer des données *.xml du web
Importer des données de MySQL
Importer des données d'Oracle (Express)
Importer des fichiers *.json
 
7 - Manipulation de données
Utiliser le SQL
Quelques Data set
Manipuler les data frames
Accélérer l'accès aux colonnes
Renommer les colonnes
Appliquer des rangs
Trier des données
Filtrer des données
Réaliser des sous-sélections
Fusionner des données
Supprimer les doublons
Échantillonnage
Empiler/Désempiler des données
 
8 - Analyse de données
Synthétiser des données (tables de contingence)
Travailler avec des valeurs absentes
Définir le nombre de décimales de chaque sortie
Générer des variables pseudo-aléatoires
Statistiques descriptives simples (comptage, éléments uniques, moyenne, max, min, centiles, somme, écart-type biaisé/non biaisé, cv, médiane, etc.)
Plotter (tracer) des fonctions algébriques
Racines d'équations univariées
Intégration numérique
Intégration algébrique
Dérivation algébrique/numérique
Optimisation linéaire uni ou multidimensionnelle
Optimisation sous contrainte
Programmation linéaire

Modalités

Jusqu'a 8 jours avant le début de la formation, sous condition d'un dossier d'insciption complet

Méthodes

Fin de formation : entretien individuel.
Satisfaction des participants : questionnaire de satisfaction réalisé en fin de formation.
Assiduité : certificat de réalisation.
Validations des acquis : grille d'evalution  des acquis établie par le formateur en fin de formation.

Les plus de la formation

Une formation très pratique : 90% du temps de la formation est dédié à la mise en pratique pour une meilleure assimilation de notions de base.
Des consultants expérimentés partagent leur savoir-faire avec les participants.
Code de formation : BD0103

Tarifs

Prix public : 2195
Tarif & financement :
Nous vous accompagnons pour trouver la meilleure solution de financement parmi les suivantes :
Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
Le dispositif FNE-Formation.
L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
France Travail: sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
CPF -MonCompteFormation
Contactez nous pour plus d’information : contact@aston-institut.com

Lieux & Horaires

Durée : 21 heures
Délai d'accès :
Jusqu'à 8 jours avant le début de la formation.

Prochaines sessions

Handi-accueillante Accessible aux personnes en situations de handicap. Pour toutes demandes, contactez notre référente, Mme Rizlene Zumaglini Mail : rzumaglini@aston-ecole.com

à voir aussi dans le même domaine...

Formation continue

Big Data

BD018

Hadoop : l’écosystème

Chefs de projets, développeurs, et toute personne souhaitant comprendre les mécanismes Hadoop et le rôle de chaque composant.

7 heures de formations sur 1 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

DB034

Dataiku DSS

Savoir installer, configurer, Dataiku DSS, l'utiliser depuis l'interface web ou des API. Présentation, concepts DSS Connexion aux données Préparation des données Graphiques et statistiques Machine learning Flow/Recipes Interfaces de programmation

14 heures de formations sur 2 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD019

Développer des applications pour Spark avec Hadoop Cloudera avec Certification

    • Identifier et utiliser les outils appropriés à chaque situation dans un écosystème hadoop
    • Utiliser Apache Spark et l'intégrer dans l'écosystème hadoop
    • Utiliser Sqoop, Kafka, Flume, Hive et Impala
 

28 heures de formations sur 4 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

NSQL

Les fondamentaux du NoSQL

#actioncollective #NoSQL  

A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’appréhender de façon opérationnelle les principales caractéristiques des bases de données NoSQL. Identifier les différences entre SGBD SQL et SGBD NoSQL Évaluer les apports et les inconvénients inhérents aux technologies NoSQL Identifier les principaux acteurs et solutions du marché pour chaque modèle de données Connaître les champs d'application des SGBD NoSQL en opérationnel et en analytique Comprendre les différentes architectures, modèles de données et implémentations techniques Identifier les critères de choix   

14 heures de formations sur 2 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD020

ElasticStack : présentation

Comprendre le fonctionnement et les apports d'Elastic Stack et de ses composants (Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats) dans le traitement des données..

7 heures de formations sur 1 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

NSQLCAA

NoSQL – Apache Cassandra, mise en œuvre et administration

#actioncollective #NoSQL  #Apache #Cassandra  

A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’installer et d’administrer des bases de données sous la solution NoSQL Apache Cassandra. Découvrir l'architecture de NoSQL Apache Cassandra et ses apports par rapport aux autres solutions Installer et configurer le SGBD NoSQL Apache Cassandra Administrer et sécuriser un cluster Cassandra Appréhender le CQL (Cassandra Query Language) Créer une base de données et manipuler ses objets Connaitre la notion de grappe au sein de la base de données      

21 heures de formations sur 3 Jours
En savoir plus