Formation au logiciel R pour les traitements de données statistiques.
Résumé
Logiciel : R
Durée : 21 heures
Objectifs :
Acquérir les principes fondamentaux de l’analyse des données avec R
Être en capacité de réaliser des analyses statistiques descriptives, de tracer des graphiques issus des données, d’explorer et de mettre en œuvre des analyses de régression, d’appliquer des tests d’hypothèses classiques.
Mettre en place les compétences fondamentales qui permettent de développer des savoir-faire plus avancés par eux-mêmes ou à travers des formations complémentaires de niveau avancé.
Pré-requis : les participants doivent connaître les fondements des analyses statistiques descriptives et inférentielles. Ils doivent aussi être motivés pour apprendre à développer des compétences qui nécessitent des approches différentes de la plupart des outils statistiques qu’ils ont pu être amenés à utiliser (pas d’interface graphique, adoption d’une attitude de "programmation informatique" pour l’analyse des données).
Les groupes seront idéalement homogènes en termes de compétences préalables mais une certaine hétérogénéité peut être envisagée si le groupe est bien soudé et les participants très motivés.
Public : Toute personne ou groupe de personnes ayant à traiter numériquement des données qualitatives et / ou quantitatives dans le cadre de leur activité professionnelle quel que soit leur niveau d’études.
Méthodes mobilisées : Alternance d’apports théoriques et d’exercices de mise en application pratique. Les notions décrites sont mises en pratique en permanence en parallèle au cours. Chaque demi-journée est ponctuée de petits exercices simples qui sont directement en lien avec le thème de la demi-journée. La dernière demi-journée est consacrée à un exercice complet nécessitant la mise en œuvre synthétique en semi-autonomie des compétences acquises sur l’ensemble de la formation.
Modalités et délais d’accès : Sur inscription préalable au minimum 1 semaine avant le début de la formation selon disponibilité du formateur.
Modalités d’évaluations : Une évaluation du niveau des stagiaires est réalisée avant l’entrée en formation par téléphone ou au moyen d’un questionnaire. Évaluation des acquis et de la satisfaction en fin de formation.
Accessibilité aux personnes en situation de handicap : toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, qu’il soit moteur, visuel, auditif ou cognitif ; quelles qu’en soient les particularités.
Nous pouvons proposer des solutions de compensation de nos prestations en adaptant les moyens pédagogiques, techniques et d’encadrement. Nos locaux sont en rez-de-chaussée avec des places de parkings extérieures juste devant l’entrée du bâtiment. Aussi, merci de nous informer de vos besoins d’adaptation ; les échanges peuvent se faire et rester en toute confidentialité.
Taux de satisfaction 2i2l : 94,44 % des stagiaires sont "très satisfaits" ou "satisfaits" à l’issue de leur formation.
Tarif : pour une demande de formation interne, nous consulter
Présentation
R est un logiciel libre de traitement de données et d’analyse statistique mettant en œuvre le langage de programmation S [1].
le site Web officiel du logiciel R
le logiciel R est distribué sous licence GNU GPLv2
et soutenu par la Fondation R
l’article Wikipédia du logiciel R
Programme
Premiers pas dans R :
R comme logiciel et comme langage
les principaux objets du langage R
l’interface RStudio
les premiers pas dans le traitement des données : console et scripts
Travailler avec des données :
les formats des tables de données
les entrées / sorties (local, web)
configurer les entrées / sorties
utiliser des extensions
Statistiques descriptives :
les variables continues / catégorielles / calendaires
les indices de tendance centrale et de dispersion, indices de corrélation
les croisements de variables, Tableaux de contingence
la création des fonctions
Graphiques avec R :
les différents types de graphiques
l’interfaçage des calculs / tracés graphiques
le contrôle des paramètres graphiques
l’exportation des images
Outils inférentiels de base :
la comparaison de moyennes
la comparaison de fréquences, tableaux de contingence
Synthèse des pratiques abordées à travers un exercice complet :
l’accès aux données
les calculs statistiques sur les données
la construction de graphiques, exploration graphique, personnalisation
l’automatisation des analyses (scripting)