Plan du cours

Vue d'ensemble de R et de R Studio

  • Aperçu de R
  • L'environnement de R Studio
    • Fenêtre d'édition de scripts
    • Environnement des données
    • Console
    • Graphiques/Aide/Paquets

Travailler avec des données

  • Introduction aux vecteurs et matrices (data.frame)
  • Différents types de variables
    • Numeric, Integer, factor etc.
    • Changer le type des variables
    • Importer des données en utilisant les fonctions du menu R Studio
    • Supprimer des variables avec la commande ls()
  • Création de variables dans la console – simple, vecteur, data frame
  • Nommer les vecteurs et matrices
  • Commandes head et tail
  • Introduction à dim, length et class
  • Importation en ligne de commande (lecture des fichiers .csv et tabulés .txt)
  • Attacher et détacher des données (avantages vs data.frame$)
  • Fusionner les données avec cbind et rbind

Exploratoire Data Analysis

  • Résumer les données
  • Commande summary pour les vecteurs et les data frames
  • Sous-ensemble des données en utilisant les crochets carrés
    • résumées et création de nouvelles variables
  • Commandes table et summary
  • Commandes statistiques descriptives
    • Moyenne
    • Médiane
    • Écart type
    • Variance
    • Comptage & fréquences
    • Min & Max,
    • Quartiles
    • Centiles
    • Corrélation

Exporter des données

  • Écrire dans un fichier .txt
  • Écrire dans un fichier .csv

Espace de travail R

  • Concept de répertoires de travail et projets (menu et code – setwd())

Introduction aux scripts R

  • Création des scripts R
  • Sauvegarde des scripts
  • Images du workspace

Concepts des paquets

  • Installation de paquets
  • Chargement des paquets en mémoire

Tracer des données (à l'aide de la commande standard par défaut de R plot et du package ggplot2)

  • Diagrammes à barres et histogrammes
  • Courbes boîtes à moustaches
  • Courbes en lignes / séries temporelles
  • Diagrams de dispersion
  • Coupe-feuille
  • Mosaïques
  • Modification des graphiques
    • Titres
    • Légendes
    • Axes
    • Zone du graphique
  • Exporter un graphique vers une application tierce

Pré requis

  • Aucune expérience préalable avec R n'est requise
  • Une familiarité de base avec les concepts de programmation ou d'analyse de données est utile, mais non nécessaire

Public cible

  • Analystes de données et statisticiens débutants en R
  • Chefs de recherche et académiques explorant la manipulation et la visualisation des données
  • Professionnels en transition vers des rôles en science des données
 7 Heures

Nombre de participants


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