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Plan du cours
Jour 1
Introduction et préliminaires
- Rendre R plus convivial, R et les interfaces graphiques disponibles
- L'atelier R
- Logiciels et documentation associés R, R et statistiques
- R et les statistiques
- Utiliser R de manière interactive
- Une session d'introduction
- Obtenir de l'aide sur les fonctions et les caractéristiques
- Commandes R, sensibilité à la casse, etc.
- Appel et correction de commandes antérieures R
- Exécution de commandes à partir d'un fichier ou détournement de la sortie vers un fichier
- Permanence des données et suppression d'objets
Manipulations simples ; nombres et vecteurs
- Vecteurs et affectation
- Arithmétique vectorielle
- Génération de séquences régulières
- Vecteurs logiques
- Valeurs manquantes
- Vecteurs de caractères
- Vecteurs d'index ; sélection et modification de sous-ensembles d'un ensemble de données
- Autres types d'objets
Les objets, leurs modes et leurs attributs
- Attributs intrinsèques : mode et longueur
- Modification de la longueur d'un objet
- Obtention et définition d'attributs
- La classe d'un objet
Facteurs ordonnés et non ordonnés
- Un exemple spécifique
- La fonction tapply() et les tableaux en escalier
- Facteurs ordonnés
Tableaux et matrices
- Les tableaux
- Indexation des tableaux. Sous-sections d'un tableau
- Indexation des matrices
- La fonction array()
- Arithmétique mixte des vecteurs et des tableaux. La règle de recyclage
- Le produit extérieur de deux tableaux
- Transposition généralisée d'un tableau
- Facilités Matrix
- Multiplication Matrix
- Équations linéaires et inversion
- Valeurs propres et vecteurs propres
- Décomposition en valeurs singulières et déterminants
- Ajustement des moindres carrés et décomposition QR.
- Formation de matrices partitionnées, cbind() et rbind()
- La fonction de concaténation, (), avec les tableaux
- Tableaux de fréquences à partir de facteurs
Deuxième jour
Listes et cadres de données
- Les listes
- Construire et modifier des listes
- Concaténation de listes
- Cadres de données
- Création de cadres de données
- attach() et detach()
- Travailler avec des cadres de données
- Attacher des listes arbitraires
- Gestion du chemin de recherche
Manipulation des données
- Sélection, sous-ensemble d'observations et de variables
- Filtrage, regroupement
- Rcodage, transformations
- Agrégation, combinaison d'ensembles de données
- Manipulation de caractères, package stringr
Rlecture des données
- Fichiers Txt
- Fichiers CSV
- Fichiers XLS, XLSX
- SPSS, SAS, Stata,... et autres formats de données
- Exporter des données vers des fichiers txt, csv et autres formats
- Access données provenant de bases de données à l'aide du langage SQL.
Distributions de probabilités
- R en tant qu'ensemble de tableaux statistiques
- Examen de la distribution d'un ensemble de données
- Tests à un et deux échantillons
Groupement, boucles et exécution conditionnelle
- Expressions groupées
- Instructions de contrôle
- Exécution conditionnelle : instructions if
- [Exécution conditionnelle : boucles for, repeat et while
Troisième jour
Écrire ses propres fonctions
- Exemples simples
- Définition de nouveaux opérateurs binaires
- Arguments nommés et valeurs par défaut
- L'argument '...'
- Affectations au sein des fonctions
- Exemples plus avancés
- Facteurs d'efficacité dans la conception des blocs
- Suppression de tous les noms dans un tableau imprimé
- Intégration numérique écursive R
- Champ d'application
- Personnalisation de l'environnement
- Classes, fonctions génériques et orientation objet
Analyse statistique dans R
- Modèles de régression linéaire
- Fonctions génériques pour l'extraction d'informations sur les modèles
- Mise à jour des modèles ajustés
- Modèles linéaires généralisés
- Familles
- La fonction glm()
- Classification
- Agression Rlogistique
- Analyse discriminante linéaire
- Apprentissage non supervisé
- Analyse des composantes principales
- Méthodes de clustering (k-means, clustering hiérarchique, k-medoids)
- Analyse de survie
- Objets de survie en r
- Estimation de Kaplan-Meier
- Bandes de confiance
- Modèles PH de Cox, covariables constantes
- Modèles PH de Cox, covariables dépendantes du temps
Procédures graphiques
- Commandes de traçage de haut niveau
- La fonction plot()
- Affichage de données multivariées
- Affichage de graphiques
- Arguments des fonctions de traçage de haut niveau
- Graphiques de visualisation de base
- Relations multivariées avec le treillis et le paquetage ggplot
- Utilisation des paramètres graphiques
- Liste des paramètres graphiques
Rapports automatisés et interactifs
- Combinaison des résultats de R avec du texte
Création de documents html, pdf
21 Heures
Nos clients témoignent (6)
At the end of the class, we had a great overview of the language, we were provided tools to continue learning and were provided suggestions on how to continue learning. We covered AI/ML information.
Victor Prado - Global Knowledge Network Training Ltd
Formation - R
The R-programming overview training is quite intensive but Tomasz is always helpful, energetic and up to date. On top of it, he is passionate about R. I would highly recommend his R sessions to anyone interested in R.
Luiza Panoschi - Global Knowledge Network Training Ltd
Formation - R
Practice exercises were relevant and very helpful to reinforce the knowledge.
Andy Kwan - Environment and Climate Change Canada
Formation - R
Follow-along exercises after slide presentation kept engagement.
Robin White - Environment and Climate Change Canada
Formation - R
Michael was very knowledgeable and clear in his instruction of the training. Course was well structured to teach the desired subject as well as the right amount of room was left to adjust to fit our needs better. Over all, I am very happy with the course.
Brock Batey - Environment and Climate Change Canada
Formation - R
I really enjoyed the knowledge of the trainer.
