Plan du cours
Premier jour : Les bases de la langue
- Introduction au cours
- A propos de Data Science
- Data Science Définition
- Processus de réalisation Data Science.
- Introduction R Language
- Variables et types
- Structures de contrôle (boucles / conditionnelles)
- RScalars, vecteurs et matrices
- Définition des vecteurs R
- Matrices
- Manipulation de chaînes de caractères et de textes
- Type de données des caractères
- Fichier IO
- Listes
- Fonctions
- Introduction aux fonctions
- Fermetures
- Fonctions lapply/sapply
- Cadres de données
- Travaux pratiques pour toutes les sections
Deuxième jour : R intermédiaire Programming
- DataFrames et E/S 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
- Carte thermique
- Paquet ggplot2 (qplot(), ggplot())
- Exploration avec Dplyr
- Laboratoires pour toutes les sections
Troisième jour : Avancé Programming avec R
- Modélisation statistique avec R
- Fonctions statistiques
- Traiter avec NA
- Distributions (Binomiale, Poisson, Normale)
- Régression
- Introduction aux régressions linéaires
- Recommandations
- Traitement de texte (paquet tm / Wordclouds)
- Regroupement
- Introduction au clustering
- KMeans
- Classification
- Introduction à la classification
- Naive Bayes
- Arbres de décision
- Entraînement à l'aide du progiciel caret
- Évaluation des algorithmes
- R et Big Data
- Connecter R aux bases de données
- Ecosystème Big Data
- Laboratoires pour toutes les sections
Pré requis
- Des connaissances de base en programmation sont souhaitées
Configuration
- Un ordinateur portable moderne
- La dernière version de R studio et de l'environnement R est 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
New tool which is “R” and I find it interesting to know the existence of such tool for data analysis.