Formation Statistiques en Bruxelles

Cette formation en direct avec instructeur en Bruxelles (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs et concepteurs de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser le DFSS pour s'assurer que la qualité est intégrée dans le produit ou le processus dès le début de la phase de conception.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes et les concepts de Design Six Sigma (DFSS).
• Apprendre les méthodologies DMAIC (Définir, Mesurer, Analyser, Améliorer, Contrôler) et DMADV (Définir, Mesurer, Analyser, Concevoir, Vérifier).
• Appliquer les outils et techniques DFSS pour concevoir et optimiser les processus.
• Développer des compétences pour gérer et diriger efficacement des projets DFSS.

Cette formation en direct avec instructeur à Bruxelles (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent acquérir une compréhension approfondie de la méthodologie Six Sigma DMAIC au niveau Ceinture Noire.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Développer une compréhension globale des phases Définir, Mesurer, Analyser, Améliorer et Contrôler en mettant l'accent sur les projets complexes.
• Acquérir une expertise dans les techniques d'analyse statistique avancée pour une prise de décision basée sur les données.
• Diriger des projets Six Sigma à grande échelle et gérer efficacement des équipes de projet.
• Mettre en œuvre des améliorations significatives des processus qui s'alignent sur les objectifs et les stratégies de l'organisation.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent avoir une compréhension complète de la méthodologie DMAIC et se préparer au rôle d'un Green Belt Six Sigma efficace.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Acquérir une connaissance approfondie des phases Define, Measure, Analyze, Improve, et Control (DMAIC) du Six Sigma.
• Appliquer efficacement un large éventail d'outils et techniques Six Sigma dans chaque phase de DMAIC.
• Réaliser et interpréter des analyses statistiques pour l'amélioration des processus.
• Planifier, exécuter et gérer un projet Six Sigma.

Cette formation dirigée par un formateur (en ligne ou en présentiel) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent avoir une compréhension de base des principes de Six Sigma et de Lean pour les intégrer et améliorer les processus d'entreprise.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Acquérir une solide compréhension des principes du Lean Six Sigma.
• Utiliser les méthodologies Six Sigma pour améliorer la qualité des processus en éliminant les causes de défauts et en minimisant la variabilité.
• Intégrer les méthodologies Lean et Six Sigma pour réaliser des améliorations de processus plus efficaces et performantes.
• Enseigner des outils et techniques de base du Lean Six Sigma que les Yellow Belts peuvent appliquer dans des projets d'amélioration de processus, tels que 5S, Kaizen et la cartographie de processus.

Cette formation dirigée par un instructeur, en direct (en ligne ou sur site), est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre à la fois les principes du Six Sigma et du Lean afin de diriger des projets d'amélioration de processus significatifs dans leurs organisations.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Développer une compréhension complète de l'intégration des méthodologies Lean et Six Sigma pour l'amélioration des processus.
• Acquérir des connaissances approfondies et des compétences d'application dans les phases Définir, Mesurer, Analyser, Améliorer et Contrôler (DMAIC).
• Appliquer des outils statistiques avancés pour la prise de décision basée sur les données et l'analyse des processus.
• Diriger et gérer efficacement des projets Lean Six Sigma.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site, est destinée aux professionnels de haut niveau souhaitant acquérir les compétences nécessaires pour gérer des projets Six Sigma complexes et assumer un rôle de leadership dans les implémentations Six Sigma et Lean.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Développer une compréhension approfondie des méthodologies et outils avancés Six Sigma et Lean.
• Piloter des projets d'amélioration de processus complexes qui s'alignent sur les stratégies organisationnelles.
• Réaliser des analyses statistiques complexes et prendre des décisions basées sur les données.
• Diriger efficacement des initiatives de changement et construire une culture d'amélioration continue.

Cette formation dirigée par un instructeur, en direct Bruxelles (en ligne ou sur site), est destinée aux professionnels de niveau débutant qui souhaitent avoir une compréhension plus approfondie de la méthodologie Six Sigma et de ses principes, et maîtriser le processus DMAIC.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Acquérir des connaissances au-delà des principes de base couverts dans le cours White Belt.
• Maîtriser le processus DMAIC et apprendre les outils avancés Six Sigma.
• Apprendre à contribuer efficacement à une équipe de projet Six Sigma et à collaborer avec des Green Belts et Black Belts.
• Appliquer les méthodologies Six Sigma aux processus commerciaux du monde réel pour améliorer ces derniers.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site, est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent avoir une compréhension de base de la méthodologie Six Sigma et de ses principes.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les bases de Six Sigma et apprendre le processus DMAIC.
• Comprendre les rôles et responsabilités spécifiques d'un White Belt dans le contexte d'un projet Six Sigma.
• Apprendre à appliquer les principes de Six Sigma pour identifier des opportunités d'amélioration et soutenir les projets Six Sigma au sein d'une organisation.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur place) s'adresse aux scientifiques souhaitant apprendre et utiliser la Design of Experiments (DoE) pour comprendre les relations de cause à effet entre plusieurs facteurs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les avantages des expériences planifiées par rapport aux autres approches.
• Comprendre les relations de cause à effet et interactions entre facteurs.
• Apprendre les meilleures pratiques et lignes directrices pour mener avec succès des expérimentations.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée à toute personne souhaitant apprendre et maîtriser les fondamentaux de l'analyse et du modèle économétrique.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Apprendre et comprendre les fondamentaux de l'économétrie.
• Utiliser Eviews et des simulateurs de risque.

R est un environnement open source très populaire pour le calcul statistique, l'analyse de données et la création de graphiques. Ce cours introduit les étudiants au langage de programmation R. Il couvre les fondamentaux du langage, les bibliothèques et des concepts avancés. Il inclut également une analyse de données avancée et des graphiques avec des données réelles.

Public

Développeurs / analyse de données

Durée

3 jours

Format

Cours magistraux et travaux pratiques

Public cible

Analystes, chercheurs, scientifiques, diplômés et étudiants ainsi que toute personne intéressée à apprendre comment faciliter l'analyse statistique dans Microsoft Excel.

Objectifs du cours

Ce cours vous aidera à améliorer votre familiarité avec Excel et les statistiques, ce qui augmentera l'efficacité et la productivité de votre travail ou recherche.

Ce cours explique comment utiliser le pack d'outils Analyse dans Microsoft Excel, les fonctions statistiques ainsi que comment effectuer des procédures statistiques de base. Il vous montrera aussi les limites de Excel et comment les surmonter.

L'analyse de données est un outil crucial dans les entreprises aujourd'hui. Nous nous concentrerons tout au long du cours sur le développement de compétences pratiques pour l'analyse de données. Le but est d'aider les participants à apporter des réponses basées sur des preuves aux questions : 

Qu'est-ce qui s'est passé ?

• traitement et analyse des données
• création de visualisations de données informatives

Qu'est-ce qui va se passer ?

• prévision des performances futures
• évaluation des prévisions

Qu'est-ce qui devrait se passer ?

• transformation des données en décisions commerciales basées sur des preuves
• optimisation des processus

On estime que les données non structurées représentent plus de 90 % de l'ensemble des données, dont une grande partie sous forme de texte. Les articles de blogs, les tweets, les médias sociaux et d'autres publications numériques viennent continuellement s'ajouter à cette masse croissante de données.

Ce cours en direct, dirigé par un instructeur, est axé sur l'extraction d'informations et de sens à partir de ces données. En utilisant les bibliothèques R Language et Natural Language Processing (NLP), nous combinons des concepts et des techniques de l'informatique, de l'intelligence artificielle et de la linguistique informatique pour comprendre algorithmiquement le sens des données textuelles. Des échantillons de données sont disponibles dans différentes langues selon les besoins du client.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de préparer des ensembles de données (petits et grands) à partir de sources disparates, puis d'appliquer les bons algorithmes pour analyser et rendre compte de leur signification.

Format du cours

• En partie conférence, en partie discussion, beaucoup de pratique, des tests occasionnels pour évaluer la compréhension.

Public cible

Analystes financiers ou du marché, gestionnaires, comptables

Objectifs du cours

Faciliter et automatiser toutes sortes d'analyses financières avec Microsoft Excel

R est un langage de programmation populaire dans l'industrie financière. Il est utilisé dans des applications financières allant des programmes de négociation de base aux systèmes de gestion des risques.

Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser R pour développer des applications pratiques afin de résoudre un certain nombre de problèmes spécifiques liés à la finance.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux du langage de programmation R
• Sélectionner et utiliser des packages et des techniques R pour organiser, visualiser et analyser des données financières provenant de différentes sources (CSV, Excel, bases de données, web, etc.).
• Construire des applications qui résolvent des problèmes liés à l'allocation d'actifs, à l'analyse des risques, à la performance des investissements, etc.
• Dépanner, intégrer, déployer et optimiser une application R.

Public

• Développeurs
• Analystes
• Quants

Format du cours

• En partie conférence, en partie discussion, exercices et pratique intensive.

Remarque

• Cette formation vise à fournir des solutions à certains des principaux problèmes rencontrés par les professionnels de la finance. Cependant, si vous avez un sujet, un outil ou une technique particulière que vous souhaitez ajouter ou approfondir, veuillez nous contacter pour convenir d'un arrangement.

Ce cours en direct animé par un formateur (en ligne ou sur place) est destiné aux professionnels des Ressources Humaines qui souhaitent utiliser des méthodes analytiques pour améliorer la performance organisationnelle. Ce cours aborde les approches qualitatives et quantitatives, empiriques et statistiques.

Format du Cours

• Ateliers interactifs et discussions.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.

Options de Personnalisation du Formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser la session.

Ce cours couvre des sujets avancés en programmation R.

Goal:

Maîtriser les compétences pour travailler de manière indépendante avec le programme SPSS pour une utilisation avancée, les boîtes de dialogue et la syntaxe du langage de commandes pour les techniques analytiques sélectionnées.

Destinataires :

Analystes, chercheurs, scientifiques, étudiants et toutes personnes souhaitant acquérir la capacité d'utiliser le package SPSS à un niveau avancé et d'apprendre les modèles statistiques sélectionnés. La formation aborde des problèmes d'analyse universels et est dédiée à une industrie spécifique.

Cette formation en direct avec instructeur à Bruxelles (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes commerciaux qui souhaitent automatiser le commerce avec le trading algorithmique, Python, et R.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Employer des algorithmes pour acheter et vendre rapidement des titres à des incréments spécialisés.
• Réduire les coûts associés au commerce en utilisant le trading algorithmique.
• Surveiller automatiquement les cours des actions et placer des transactions.

Public cible :

Ce cours est destiné aux spécialistes des TIC à la recherche d'une solution pour stocker et traiter de grands ensembles de données dans un environnement de système distribué.

Goal :

Connaissance approfondie de l'administration des clusters Hadoop.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et statisticiens de niveau intermédiaire qui souhaitent préparer des données, construire des modèles et appliquer efficacement les techniques d'apprentissage automatique dans leurs domaines professionnels.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de:

• Comprendre et implémenter divers algorithmes Machine Learning.
• Préparer des données et des modèles pour les applications d'apprentissage automatique.
• Réaliser des analyses post hoc et visualiser efficacement les résultats.
• Appliquer les techniques d'apprentissage automatique à des scénarios réels, spécifiques au secteur.

Big Data est un terme qui désigne des solutions destinées à stocker et traiter de grands ensembles de données. Développées initialement par Google, ces solutions Big Data ont évolué et inspiré d'autres projets similaires, nombreux d'entre eux étant disponibles en open-source. R est un langage de programmation populaire dans l'industrie financière.

R est un langage de programmation gratuit à source ouverte pour l'informatique statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein de sociétés et d'universités. R a également trouvé des adeptes parmi les statisticiens, ingénieurs et scientifiques sans compétences en programmation informatique et qui le trouvent facile à utiliser. Sa popularité est due à l'utilisation croissante de l'extraction de données pour divers objectifs, tels que fixer les prix des annonces, trouver plus rapidement de nouveaux médicaments ou affiner les modèles financiers. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.

Cette formation dispensée par un formateur en direct dans Bruxelles (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent maîtriser les fondamentaux de R et savoir travailler avec des données.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'environnement de programmation R et l'interface RStudio.
• Importer, manipuler et explorer des jeux de données en utilisant des commandes et packages R.
• Réaliser une analyse statistique de base et une synthèse de données.
• Générer des visualisations à la fois avec R de base et ggplot2.
• Gérer efficacement les espaces de travail, les scripts et les packages.

R est un langage de programmation sans opensource pour le calcul statistique, l'analyse de données et les graphiques R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein des entreprises et des universités R a une grande variété de paquets pour l'exploration de données .

Ce cours est destiné aux personnes ayant déjà une solide base en science des données et statistiques. Les explications fournies sont conçues pour rappeler les concepts aux participants déjà familiers avec ces notions ou les informer adéquatement.

Public cible

Chefs d'entreprise (responsables marketing, responsables produits, responsables de la base clients) et leurs équipes; professionnels des insights clients.

Aperçu

Le cours suit le cycle de vie du client, depuis l'acquisition de nouveaux clients, la gestion des clients existants pour la rentabilité, la rétention des bons clients, et enfin la compréhension des clients qui nous quittent et pourquoi. Nous travaillerons avec des données réelles (bien que anonymes) provenant de divers secteurs, y compris les télécommunications, l'assurance, les médias et les hautes technologies.

Format

Formation dirigée par un instructeur sur cinq demi-journées, avec des exercices en classe ainsi que des devoirs. Elle peut être dispensée sous forme de cours en présentiel ou à distance (en ligne).

Ce cours est destiné à toute personne intéressée par l'analyse statistique. Il permet de se familiariser avec Minitab et d'accroître l'efficacité et l'efficience de votre analyse de données, tout en améliorant vos connaissances en statistiques.

R est un langage de programmation open-source et gratuit pour le calcul statistique, l'analyse des données et la création graphique. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données dans les entreprises et l'université. R possède une variété importante de packages pour l'exploration de données.

Dans cette formation en direct dirigée par un instructeur, les participants apprendront des techniques avancées pour Machine Learning avec R tout en créant une application réelle.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre et mettre en œuvre des techniques d'apprentissage non supervisé
.
• Appliquer le regroupement et la classification pour faire des prédictions basées sur des données réelles.
• Visualiser les données pour obtenir rapidement des informations, prendre des décisions et affiner l'analyse.
• Améliorer les performances d'un modèle d'apprentissage automatique à l'aide de l'optimisation des hyperparamètres.
• Mettre un modèle en production pour l'utiliser dans une application plus vaste.
• Appliquer des techniques avancées d'apprentissage automatique pour répondre à des questions impliquant des données de réseaux sociaux, des données volumineuses, et plus encore.

R est un langage de programmation gratuit à source ouverte pour l'informatique statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein de sociétés et d'universités. R a également trouvé des adeptes parmi les statisticiens, ingénieurs et scientifiques sans compétences en programmation informatique et qui le trouvent facile à utiliser. Sa popularité est due à l'utilisation croissante de l'extraction de données pour divers objectifs, tels que fixer les prix des annonces, trouver plus rapidement de nouveaux médicaments ou affiner les modèles financiers. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.

R est un langage de programmation gratuit à source ouverte pour l'informatique statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein de sociétés et d'universités. R a également trouvé des adeptes parmi les statisticiens, ingénieurs et scientifiques sans compétences en programmation informatique et qui le trouvent facile à utiliser. Sa popularité est due à l'utilisation croissante de l'extraction de données pour divers objectifs, tels que fixer les prix des annonces, trouver plus rapidement de nouveaux médicaments ou affiner les modèles financiers. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.

Ce cours est une introduction à l'application des réseaux neuronaux aux problèmes du monde réel en utilisant le logiciel R-project.

Ce cours s'adresse aux scientifiques des données et statisticiens qui possèdent déjà des compétences de base en codage R et ont besoin d'acquérir des compétences avancées en codage R.

Le but est de fournir un cours pratique de programmation avancée en R aux participants intéressés à appliquer ces méthodes dans leur travail.

Des exemples spécifiques à chaque secteur sont utilisés pour rendre la formation pertinente pour le public.

Ce cours fait partie du jeu de compétences Data Scientist (Domaine : Données et Technologie)

Organisation – Travail de laboratoire et exemples pratiques sur des données réelles

Shiny est un package open source R qui fournit un cadre web pour créer des applications web interactives à l'aide de R.

Dans cette formation dirigée par un instructeur, les participants apprendront à combiner la science des données et le développement web en utilisant Shiny, R et HTML.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer des applications web interactives avec R en utilisant Shiny

Publique visé

• Scientifiques des données
• Développeurs web
• Statisticiens

Format de la formation

• Partiellement en présentation, partiellement en discussion, avec des exercices et une pratique intense

Cette formation en direct avec instructeur à Bruxelles (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent effectuer des analyses statistiques à l'aide de SPSS pour interpréter les données avec précision, exécuter des tests statistiques complexes et générer des informations significatives.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Naviguer dans l'interface de SPSS et gérer efficacement les ensembles de données.
• Effectuer des analyses statistiques descriptives et inférentielles.
• Effectuer des tests t, ANOVA, MANOVA, des analyses de régression et de corrélation.
• Appliquer des tests non paramétriques, l'analyse des composantes principales et l'analyse factorielle pour une interprétation avancée des données.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes, chercheurs et professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser SPSS pour la préparation des données, l'analyse statistique et le modélisation prédictive.

Ce cours a été créé pour les décideurs dont l'objectif principal n'est pas de faire les calculs et les analyses, mais de comprendre ces concepts et d'être en mesure de choisir quels types de méthodes statistiques sont pertinents dans la planification stratégique de l'organisation.

Par exemple, un participant potentiel doit décider combien d'échantillons doivent être collectés avant de pouvoir prendre une décision sur le lancement ou non du produit.

Si vous avez besoin d'un cours plus long qui couvre les bases de la pensée statistique, consultez notre formation "Statistiques pour les managers" de 5 jours.

Ce cours a été créé pour les personnes qui ont besoin de compétences générales en statistiques. Ce cours peut être adapté à un domaine d'expertise spécifique comme les études de marché, la biologie, la fabrication, la recherche dans le secteur public, etc...

Ce cours de formation aborde les statistiques avancées. Il explique la plupart des outils couramment utilisés dans la recherche, l'analyse et la prévision. Il fournit des explications succinctes sur la théorie sous-jacente aux formules.

Ce cours ne se rapporte pas à un domaine de connaissances spécifique, mais peut être adapté si tous les participants ont le même background et les mêmes objectifs.

Certains outils informatiques de base sont utilisés au cours de ce programme (notamment Excel et OpenOffice)

Ce cours vise à donner aux chercheurs une compréhension des principes de la conception et de l'analyse statistique, ainsi que leur pertinence pour les recherches dans divers domaines scientifiques.

Il couvre certains aspects de la probabilité et des méthodes statistiques, principalement par le biais d'exemples. Cette formation comprend environ 30% de cours magistraux, 70% de quiz guidés et d'ateliers pratiques.

Dans le cas d'un cours fermé, nous pouvons adapter les exemples et les matériels à une branche spécifique (comme les tests psychologiques, le secteur public, la biologie, la génétique, etc...).

Pour les cours ouverts au public, des exemples mixtes sont utilisés.

Bien que divers logiciels soient utilisés pendant ce cours (Microsoft Excel jusqu'à SPSS, Statgraphics, etc...), son principal objectif est de comprendre les principes et les processus qui guident la recherche, le raisonnement et les conclusions.

Ce cours peut être livré en blended learning, c'est-à-dire avec des devoirs et des assignments.

Tableau aide les personnes à voir et comprendre les données.

Tableau aide les personnes à voir et comprendre les données.

Public

Format du cours

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Dans ce cours dispensé par un formateur, les participants apprendront à manipuler et visualiser des données en utilisant les outils inclus dans le Tidyverse.

Le Tidyverse est une collection de packages R polyvalents pour nettoyer, traiter, modéliser et visualiser des données. Parmi les packages inclus figurent : ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr et tibble.

• Débutants en langage R
• Débutants en analyse de données et visualisation de données

• Partie cours, partie discussion, exercices et pratique intensive

• Effectuer une analyse de données et créer des visualisations attrayantes
• Tirer des conclusions utiles à partir de divers jeux de données d'exemples
• Filtrer, trier et résumer les données pour répondre aux questions exploratoires
• Transformer des données traitées en graphiques de ligne informatifs, diagrammes à barres et histogrammes
• Importer et filtrer les données provenant de diverses sources de données, y compris Excel, CSV et fichiers SPSS

Description: 

Ce cours est conçu pour enseigner aux utilisateurs R la création d'applications web sans avoir besoin d'apprendre les scripts compatibles multi-navigateurs HTML, Javascript et CSS.

Objectif:

Ce cours couvre les bases du fonctionnement des applications Shiny.

Il traite de toutes les fonctions d'entrée/sortie/de rendu/de panneau généralement utilisées dans la bibliothèque Shiny.

Ce formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux analystes de données et professionnels d'entreprise intermédiaires souhaitant effectuer des prévisions de séries temporelles et automatiser les workflows d'analyse de données avec R.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux des techniques de prévision en R.
• Appliquer les modèles de lissage exponentiel et ARIMA pour l'analyse de séries temporelles.
• Utiliser le package ‘forecast’ pour générer des modèles de prévision précis.
• Automatiser les workflows de prévision pour les applications d'affaires et de recherche.

Public

• les gestionnaires
• développeurs
• scientifiques
• étudiants

Format du cours

instructions et discussion en ligne OU ateliers en face-à-face

R  est un langage de programmation open-source gratuit pour la comptabilité statistique, l'analyse des données et les graphiques. La recherche est utilisée par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données à l'intérieur des sociétés et de l'académie. R a également trouvé des followers parmi des statistiques, des ingénieurs et des scientifiques sans compétences de programmation informatique qui le trouvent facile à utiliser. Sa popularité est due à l'utilisation croissante de l'exploitation de données pour divers objectifs tels que la fixation des prix publicitaires, la recherche de nouveaux médicaments plus rapidement ou des modèles financiers fine-tune. R a une grande variété de paquets pour l'exploitation de données.

Ce cours couvre la manipulation des objets dans R y compris les données de lecture, l'accès aux paquets R, l'écriture des fonctions R, et la création de graphiques informatifs. Il comprend l'analyse des données en utilisant des modèles statistiques communs. Le cours enseigne comment utiliser le logiciel R (https://www.r-project.org) à la fois sur une ligne de commande et dans une interface utilisateur graphique (GUI).