Big Data - Développement d'applications de Machine Learning et d'Intelligence Artificielle (IA) Top ventes
5 jours
Perfectionnement / Avancé
Présentiel Classe à distance
Accueil › Formations › Informatique › Data › Big Data - Data Science › Les fondamentaux de l'analyse statistique avec R
Objectifs de formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Installer et utiliser l'environnement d'analyse R
- Manipuler des données avec R
- Importer et exporter des données
- Reconnaître les différents types d'objets de R
- Créer des programmes d'analyse avec R
- Réaliser des analyses statistiques basiques avec R
- Restituer des résultats à l'aide de graphiques.
Prérequis
Etre familier avec l'environnement Microsoft Windows et avoir des connaissances de base en statistiques.
Public concerné
Ingénieurs, Data Analysts, statisticiens, développeurs en environnement statistique et/ou toute personne intéressée par l'analyse statistique avec R.
Programme
Jour 1
Introduction
- Présentation du logiciel R et de ses fonctionnalités
- Avantages et inconvénients
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Accès au site de téléchargement de l'outil et installation
Premiers pas
- Utilisation de la console
- Création et sauvegarde d'un script
- Les autres éditeurs Tinn-R et RStudio
- Accès à l'aide en ligne et aide sur le CRAN (Comprehensive R Archive Network)
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Installation de RStudio, exécution d'ordres simples et sauvegarde de session
Objets et notions de programmation R
- Création, affichage et suppression d'un objet
- Les types de base
- Logique
- Numérique
- Caractères
- Complexe
- Date
- Les objets de type vecteur, matrice, facteur, liste, DataFrame
- Manipulation des objets, classe d'objet, fonctions spécifiques, concaténation
- Fonctions prédéfinies
- Création et utilisation de fonctions
- Structures de contrôle
- Boucles (for, while, repeat)
- Conditions (if, else)
- Switch
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Programmer une fonction factorielle f(n) = n x (n - 1) x ... x 2 x 1
Jour 2
Manipuler les données
- Séquences régulières et aléatoires
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Simuler une loi normale par addition de lois uniformes
- Données exemples de R
- Importation et exportation de données
- Modifier le type et les données d'un objet
- Import d'un jeu de données qualitatives et création d'un tableau de contingence, test d'indépendance du khi²
Représenter les données
- Les fonctions graphiques conventionnelles : plot, barplot, hist, lines
- Amélioration et personnalisation des graphiques
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Représentations graphiques des données du TP précédent
- Représentation graphique d'une loi normale et de sa fonction de répartition
Packages R
- Installation, désinstallation, mise à jour d'un package
- Utilisation d'un package
- Exemples de packages populaires : dplyr, data.table, ggplot2, FactoMineR
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Analyse factorielle avec FactoMineR et représentation graphique du résultat
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités, méthodes et moyens pédagogiques
Formation délivrée en présentiel ou distanciel* (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance).
Le formateur alterne entre méthode** démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation).
Variables suivant les formations, les moyens pédagogiques mis en oeuvre sont :
- Ordinateurs Mac ou PC (sauf pour certains cours de l'offre Management), connexion internet fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour le distanciel)
- Environnements de formation installés sur les postes de travail ou en ligne
- Supports de cours et exercices
En cas de formation intra sur site externe à M2i, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.
* nous consulter pour la faisabilité en distanciel
** ratio variable selon le cours suivi
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
Accessibilité de la formation
Le groupe M2i s'engage pour faciliter l'accessibilité de ses formations. Les détails de l'accueil des personnes en situation de handicap sont consultables sur la page Accueil et Handicap.
Modalités et délais d’accès à la formation
Les formations M2i sont disponibles selon les modalités proposées sur la page programme. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Dans le cas d'une formation financée par le CPF, ce délai est porté à 11 jours ouvrés.
