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..

ID Event Name Start Date End Date
F-R-03 R – Avancé 3 décembre 2018 5 décembre 2018
F-R-08 R – Analyses multivariées 7 février 2019 8 février 2019
F-R-12 R – Inférence bayésienne 20 février 2019 22 février 2019
F-R-02 R – Perfectionnement 20 mars 2019 22 mars 2019
F-R-03 R – Avancé 26 mars 2019 28 mars 2019
F-R-01A R – Initiation 26 mars 2019 27 mars 2019
F-R-01B R – Intermédiaire 2 avril 2019 3 avril 2019
F-R-07 R – Statistiques descriptives 10 avril 2019 11 avril 2019
F-R-01A R – Initiation 23 mai 2019 24 mai 2019
F-R-08 R – Analyses multivariées 6 juin 2019 7 juin 2019
F-R-02 R – Perfectionnement 19 juin 2019 21 juin 2019
F-R-03 R – Avancé 25 juin 2019 27 juin 2019
F-R-01B R – Intermédiaire 6 juillet 2019 7 juillet 2019
F-R-11 R – Markdown 10 juillet 2019 10 juillet 2019
F-R-07 R – Statistiques descriptives 9 septembre 2019 10 septembre 2019
F-R-02 R – Perfectionnement 11 septembre 2019 13 septembre 2019
F-R-12 R – Inférence bayésienne 11 septembre 2019 13 septembre 2019
F-R-01A R – Initiation 12 septembre 2019 13 septembre 2019
F-R-11 R – Markdown 12 septembre 2019 12 septembre 2019
F-R-01B R – Intermédiaire 26 septembre 2019 27 septembre 2019
F-R-03 R – Avancé 15 octobre 2019 17 octobre 2019
F-R-09 R – Régression PLS et spectres 17 octobre 2019 18 octobre 2019
F-R-08 R – Analyses de données 14 novembre 2019 15 novembre 2019
F-R-01B R – Intermédiaire 18 novembre 2019 19 novembre 2019
F-R-01A R – Initiation 28 novembre 2019 29 novembre 2019
F-R-02 R – Perfectionnement 4 décembre 2019 6 décembre 2019
F-R-03 R – Avancé 11 décembre 2019 13 décembre 2019
F-R-04 R – Shiny 6 décembre 2030
F-R-05 R – ggplot2 6 décembre 2030
F-R-10 R – SAS2R 6 décembre 2030

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