Informations pratiques

• Durée : 40h
• Niveau : Intermédiaire
• Modalité : Visio

Objectifs pédagogiques

• Maîtriser le langage R et RStudio
• Manipuler les données avec dplyr et tidyr
• Créer des visualisations avec ggplot2
• Réaliser des analyses statistiques
• Créer des rapports reproductibles avec R Markdown

Programme de la formation

1. R Fondamentaux (12h)
   • Syntaxe R : assignation (<-), types de données (numeric, character, logical, factor) et opérateurs
   • Vecteurs : création (c()), indexation, opérations vectorisées, séquences (seq) et répétitions (rep)
   • Data frames : création, accès aux colonnes ($), filtrage de lignes, ajout de colonnes et str()
   • Fonctions : fonctions built-in, création de fonctions personnalisées, arguments et valeurs par défaut
   • Structures de contrôle : if/else, for, while, apply family (lapply, sapply, tapply) et vectorisation
   • Environnement RStudio : console, scripts, workspace, packages (install.packages, library) et aide
2. Tidyverse (12h)
   • dplyr : filter, select, mutate, summarize, arrange, group_by et opérations de jointure
   • tidyr : pivot_longer, pivot_wider, separate, unite et gestion des données tidy
   • Pipes (%>% et |>) : enchaînement lisible des opérations et composition fonctionnelle
   • Data manipulation : across(), case_when(), if_else(), slice() et fonctions window
   • stringr et lubridate : manipulation de chaînes de caractères et gestion avancée des dates
   • readr et readxl : import optimisé de CSV, TSV, Excel et parsing automatique des types
3. Visualisation ggplot2 (10h)
   • Grammar of Graphics : data, aesthetics (aes), geoms, scales, coordinates et facets
   • Layers : geom_point, geom_line, geom_bar, geom_histogram, geom_boxplot et geom_density
   • Themes : thèmes prédéfinis, personnalisation (theme()), éléments (text, line, rect) et theme_minimal
   • Facets : facet_wrap et facet_grid pour les comparaisons multi-panneaux par catégorie
   • Scales et légendes : scale_color_manual, scale_fill_brewer, labels, breaks et guides
   • Extensions : patchwork (composition), ggrepel (labels), plotly::ggplotly (interactif) et gganimate

Prérequis

Bases en statistiques

Public visé

Statisticiens, data analysts, chercheurs, analystes

Méthodes pédagogiques

Formation en distanciel (visio) et/ou en présentiel selon les sessions

Évaluation

QCM, exercices pratiques, mise en situation professionnelle, étude de cas, projet final

Accessibilité

Formation accessible aux personnes en situation de handicap. Possibilités d'adaptation pédagogique et technique. Pour toute question concernant l'accessibilité, contactez notre référent handicap : Kelly Ohana - contact@visio-form.fr