Dynacentrix, spécialiste de la formation en Data Science et AI propose des formations en Langage R pour tous les niveaux

Formation R à Paris (Disponible en intra-entreprise en province)

R – Initiation

Devenir autonome dans la manipulation des données, la réalisation d’analyses simples et l’élaboration de graphiques dans R.

R – Intermédiaire

Mettre en oeuvre les fonctions avancées de R et automatiser ses programmes.

R – Perfectionnement

Programmer efficacement en R après avoir acquis les bases, écrire ses propres fonctions, utiliser des sources de données diverses, se connecter à des bases de données, réaliser des visualisations efficaces.

R – Avancé

Développer des packages, écrire de la documentation technique avec roxygen2, faire du versioning de script avec Git, utiliser devtools pour le développement, mettre des tests automatiques avec testthat, faire de l’intégration avec Travis et AppVeyor.

R – Shiny

Shiny est un package permettant de réaliser à l’aide du langage R des applications web et ainsi de rendre interactif et dynamique des rapports, des résultats d’analyses ou des outils statistiques avancés.

R – ggplot2

ggplot2 est le package de visualisation de référence pour le langage R. Il permet à la fois d’explorer rapidement des données à l’aide de graphiques simples et faciles à construire, ainsi que de réaliser des graphiques complexes et élaborés pour des publications ou rapports.

R – data.table

data.table est un package permettant la manipulation de données dans R. Il permet de traiter des volumes de données importants et est le package le plus performant en termes de temps de traitement pour réaliser des opérations comme des jointures ou des agrégations

R – Markdown

R Markdown est un langage permettant de construire différents types de documents dynamiques et interactifs pouvant renfermer à la fois du texte et des sorties de code R. A la suite de cette formation, les participants seront capables de personnaliser et générer leurs propres rapports dynamiques avec R Markdown.

R – Statistiques descriptives

Justifier de l’importance des statistiques descriptives ; savoir définir la nature de chacune des variables ; choisir les statistiques et les graphiques adaptés pour décrire les données ; réaliser une analyse descriptive complète sur un fichier de données.

R – Analyses multivariées

Présentation de méthodes statistiques adaptées à la valorisation de vastes ensembles de données issues d’enquêtes ponctuelles ou d’exploitations de bases de données ; l’accent est mis sur les procédures de type Data Mining permettant de synthétiser, de la manière la plus objective possible, les données à analyser.

R – Régression PLS et spectres

La régression PLS est une approche qui dans la pratique remplace souvent la régression linéaire ordinaire. Cette méthode s’applique quand le nombre de variables est plus important que le nombre d’observations, ou encore lorsqu’il existe une forte multicolinéarité entre les variables explicatives. Elle s’applique également en présence de données manquantes. Il s’agit d’une technique puissante, communément utilisée pour le traitement des données spectrales.

R – Inférence bayésienne

L’inférence bayésienne est une alternative à la méthode conventionnelle de modélisation statistique, apportant des avantages multiples, notamment la spécification de connaissance a priori dans le calcul. A l’issue de cette formation, les participants ont l’intuition philosophique de l’inférence bayésienne, connaissent ses avantages par rapport aux méthodes conventionnelles et sont capables de construire des modèles statistiques et de les exploiter par les méthodes de calcul bayésien.

R – SAS2R

Transcrire des codes SAS de manière efficace en scripts R..

Prochaines dates de Formations Langage R à Paris.

Formation LangageR (tous niveaux) Pour des formations intra-entreprises en province, merci de nous contacter.

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IDFormationdate de débutEnd Date
F-R-03R – Avancé3 décembre 20185 décembre 2018
F-R-08R – Analyses multivariées7 février 20198 février 2019
F-R-12R – Inférence bayésienne20 février 201922 février 2019
F-R-02R – Perfectionnement20 mars 201922 mars 2019
F-R-03R – Avancé26 mars 201928 mars 2019
F-R-01AR – Initiation26 mars 201927 mars 2019
F-R-01BR – Intermédiaire2 avril 20193 avril 2019
F-R-09R – Régression PLS et spectres23 mai 201924 mai 2019
F-R-08R – Analyses multivariées6 juin 20197 juin 2019
F-R-01AR – Initiation13 juin 201914 juin 2019
F-R-02R – Perfectionnement19 juin 201921 juin 2019
F-R-07R – Statistiques descriptives20 juin 201921 juin 2019
F-R-03R – Avancé25 juin 201927 juin 2019
F-R-01BR – Intermédiaire25 juin 201926 juin 2019
F-R-11R – Markdown10 juillet 201910 juillet 2019
F-R-12R – Inférence bayésienne11 septembre 201913 septembre 2019
F-R-02R – Perfectionnement11 septembre 201913 septembre 2019
F-R-11R – Markdown12 septembre 201912 septembre 2019
F-R-07R – Statistiques descriptives12 septembre 201913 septembre 2019
F-R-01AR – Initiation19 septembre 201920 septembre 2019
F-R-09R – Régression PLS et spectres24 septembre 201925 septembre 2019
F-R-01BR – Intermédiaire26 septembre 201927 septembre 2019
F-R-08R – Analyses multivariées14 octobre 201915 octobre 2019
F-R-03R – Avancé15 octobre 201917 octobre 2019
F-R-01AR – Initiation7 novembre 20198 novembre 2019
F-R-01BR – Intermédiaire18 novembre 201919 novembre 2019
F-R-02R – Perfectionnement4 décembre 20196 décembre 2019
F-R-03R – Avancé11 décembre 201913 décembre 2019
F-R-04R – Shiny6 décembre 2030
F-R-05R – ggplot26 décembre 2030

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