R intermédiaire
Prochaine session
24 et 25 novembre 2025
Prochaines sessions et informations pratiques
Acquérir les outils et techniques permettant d’effectuer des traitements sur les données, plus rapidement et plus efficacement.
Connaître les principaux packages d’analyse statistique.
Acquérir les outils et techniques permettant d’effectuer des traitements sur les données, plus rapidement et plus efficacement.
Connaître les principaux packages d’analyse statistique.
Parmi nos formations au langage R, cette formation est le niveau 2. Elle requiert une connaissance du logiciel R (maîtrise du contenu de la formation niveau 1 - R initiation).
Un débutant ou un ancien utilisateur ayant peu de pratique s’orientera donc vers la formation R initiation. Si au contraire vous êtes déjà un utilisateur avancé de R, vous serez peut-être intéressé(e) par nos formations R Expert.
Parmi nos formations au langage R, cette formation est le niveau 2. Elle requiert une connaissance du logiciel R (maîtrise du contenu de la formation niveau 1 - R initiation).
Un débutant ou un ancien utilisateur ayant peu de pratique s’orientera donc vers la formation R initiation. Si au contraire vous êtes déjà un utilisateur avancé de R, vous serez peut-être intéressé(e) par nos formations R Expert.
Toute personne souhaitant se perfectionner en R : statisticiens, data analysts, chargés d’études…
Toute personne souhaitant se perfectionner en R : statisticiens, data analysts, chargés d’études…
Le livre R pour la statistique et la science des données vous sera offert lors de cette formation
Cette formation s’adresse à des stagiaires ayant déjà manipulé le logiciel R, désireux d’approfondir leurs connaissances sur ses fonctionnalités.
Une première partie est consacrée aux fonctionnalités de base avec un accent mis sur la manipulation de jeux de données, le graphe et la programmation.
Une seconde partie est consacrée à la prise en main de packages statistiques pour la régression linéaire, la régression logistique ou l’analyse factorielle.
Le logiciel est mis en œuvre au travers d’exercices concrets d’application.
Manipulation de données dans R
- Environnement tidyverse
- Importation et exportation
- Création et recodage de variables
- Sélection et regroupement de variables
- Manipulation des dates
- Fusion de tableaux de données
- Premières analyses descriptives
- Les fonctions apply
Le graphe avec R
- Manipulation des fenêtres graphiques
- Graphes de base
- Personnalisation de graphes
La programmation avec R
- Création de ses propres fonctions R
- Boucles
- Structures de contrôle
Packages
- Focus sur quelques packages en particulier pour des analyses statistiques poussées : régression linéaire, régression logistique, arbres de décision, analyse de données.
Le livre R pour la statistique et la science des données vous sera offert lors de cette formation
Cette formation s’adresse à des stagiaires ayant déjà manipulé le logiciel R, désireux d’approfondir leurs connaissances sur ses fonctionnalités.
Une première partie est consacrée aux fonctionnalités de base avec un accent mis sur la manipulation de jeux de données, le graphe et la programmation.
Une seconde partie est consacrée à la prise en main de packages statistiques pour la régression linéaire, la régression logistique ou l’analyse factorielle.
Le logiciel est mis en œuvre au travers d’exercices concrets d’application.
Manipulation de données dans R
- Environnement tidyverse
- Importation et exportation
- Création et recodage de variables
- Sélection et regroupement de variables
- Manipulation des dates
- Fusion de tableaux de données
- Premières analyses descriptives
- Les fonctions apply
Le graphe avec R
- Manipulation des fenêtres graphiques
- Graphes de base
- Personnalisation de graphes
La programmation avec R
- Création de ses propres fonctions R
- Boucles
- Structures de contrôle
Packages
- Focus sur quelques packages en particulier pour des analyses statistiques poussées : régression linéaire, régression logistique, arbres de décision, analyse de données.
Quelques conseils pour progresser en R...
Lorsque vous avez déjà acquis les bases du langage R, il existe plusieurs façons de progresser et d’améliorer vos compétences. Voici quelques conseils utiles pour continuer votre apprentissage :
Pratiquez régulièrement : La pratique est essentielle pour maîtriser un langage de programmation. Essayez de résoudre des problèmes et de créer des projets pratiques en utilisant R. Vous pouvez trouver des défis de programmation en ligne, participer à des compétitions de science des données ou travailler sur des projets personnels pour appliquer vos connaissances.
Explorez des domaines spécialisés : Identifiez des domaines spécifiques qui vous intéressent et explorez comment R est utilisé dans ces domaines. Par exemple, si vous êtes intéressé par l’analyse financière, recherchez des ressources sur l’utilisation de R pour l’analyse des marchés financiers. Cela vous aidera à développer des compétences spécialisées et à mieux comprendre les applications pratiques de R.
Utilisez des packages et des ressources avancées : R dispose d’une vaste bibliothèque de packages qui étendent ses fonctionnalités. Explorez des packages populaires tels que
dplyr,ggplot2,tidyr, etlubridate, pour n’en citer que quelques-uns. Essayez également de comprendre les concepts plus avancés, tels que la programmation fonctionnelle, les opérations sur les données en mémoire, les techniques d’optimisation, etc.Explorez les visualisations de données avancées : R offre de puissantes capacités de visualisation de données. Explorez des bibliothèques telles que le déjà mentionné
ggplot2, mais aussiplotlyetlatticepour créer des visualisations interactives et personnalisées. Apprenez à raconter des histoires visuelles avec vos données en utilisant des techniques de visualisation avancées.Contribuez à la communauté R : Impliquez-vous dans la communauté R en participant à des forums, des groupes de discussion ou des projets open source. Cela vous permettra d’apprendre des autres, de partager vos connaissances et de résoudre des problèmes réels.
Lisez des livres spécialisés : Il existe de nombreux livres sur R qui approfondissent différents aspects du langage et de ses applications. Cherchez des livres recommandés par des experts pour vous plonger dans des sujets plus spécifiques.
Participez à des projets pratiques : Trouvez des opportunités pour travailler sur des projets réels ou des études de cas qui nécessitent l’utilisation de R. Cela vous permettra d’appliquer vos compétences dans des situations concrètes et d’acquérir une expérience pratique.
Et surtout : n’oubliez pas que l’apprentissage de tout langage de programmation est un processus continu. Il est important de rester engagé, curieux et de ne jamais cesser d’explorer !
Quelques conseils pour progresser en R...
Lorsque vous avez déjà acquis les bases du langage R, il existe plusieurs façons de progresser et d’améliorer vos compétences. Voici quelques conseils utiles pour continuer votre apprentissage :
Pratiquez régulièrement : La pratique est essentielle pour maîtriser un langage de programmation. Essayez de résoudre des problèmes et de créer des projets pratiques en utilisant R. Vous pouvez trouver des défis de programmation en ligne, participer à des compétitions de science des données ou travailler sur des projets personnels pour appliquer vos connaissances.
Explorez des domaines spécialisés : Identifiez des domaines spécifiques qui vous intéressent et explorez comment R est utilisé dans ces domaines. Par exemple, si vous êtes intéressé par l’analyse financière, recherchez des ressources sur l’utilisation de R pour l’analyse des marchés financiers. Cela vous aidera à développer des compétences spécialisées et à mieux comprendre les applications pratiques de R.
Utilisez des packages et des ressources avancées : R dispose d’une vaste bibliothèque de packages qui étendent ses fonctionnalités. Explorez des packages populaires tels que
dplyr,ggplot2,tidyr, etlubridate, pour n’en citer que quelques-uns. Essayez également de comprendre les concepts plus avancés, tels que la programmation fonctionnelle, les opérations sur les données en mémoire, les techniques d’optimisation, etc.Explorez les visualisations de données avancées : R offre de puissantes capacités de visualisation de données. Explorez des bibliothèques telles que le déjà mentionné
ggplot2, mais aussiplotlyetlatticepour créer des visualisations interactives et personnalisées. Apprenez à raconter des histoires visuelles avec vos données en utilisant des techniques de visualisation avancées.Contribuez à la communauté R : Impliquez-vous dans la communauté R en participant à des forums, des groupes de discussion ou des projets open source. Cela vous permettra d’apprendre des autres, de partager vos connaissances et de résoudre des problèmes réels.
Lisez des livres spécialisés : Il existe de nombreux livres sur R qui approfondissent différents aspects du langage et de ses applications. Cherchez des livres recommandés par des experts pour vous plonger dans des sujets plus spécifiques.
Participez à des projets pratiques : Trouvez des opportunités pour travailler sur des projets réels ou des études de cas qui nécessitent l’utilisation de R. Cela vous permettra d’appliquer vos compétences dans des situations concrètes et d’acquérir une expérience pratique.
Et surtout : n’oubliez pas que l’apprentissage de tout langage de programmation est un processus continu. Il est important de rester engagé, curieux et de ne jamais cesser d’explorer !
