Formation R Studio – Analyses de données
Dernière mise à jour : 18 octobre 2021
Objectifs
APPRENDRE A CODER AVEC R STUDIO
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.
Compétences acquises
Méthode pédagogique
- Une pédagogie active, l’apprenant étant au centre du dispositif
- Des mises en situation ludiques et interactives
- Les applications pratiques seront mises en œuvre
- Du concret : toute la formation renvoie à la réalité professionnelle
- De l’action : plus de 2/3 du temps est dédié à la pratique et à l’expérimentation
- Du rythme : l’intérêt et l’attention du stagiaire sont stimulés par des explications en groupe ou individuelles, des échanges, des travaux et exercices personnels ou collectifs…
- De l’individualisation : chacun apprend à son rythme pour renforcer son autonomie
- De l’ancrage: les participants formalisent et synthétisent ce qu’ils apprennent pour une meilleure mémorisation des acquis
- La formation réserve une place importante à l’interaction avec les participants.
- Mise en situation par application concrète des outils sur vos données de travail durant la formation.
Programme
Panorama des principales méthodes en Data Mining
Les statistiques descriptives
Analyse en Composantes Principales (ACP)
Analyse des Correspondances Multiples (ACM)
- Ces deux méthodes décrivent une population sur un ensemble de variables et définissent des variables synthétiques qui discriminent de façon optimale les individus constituant cette population.
Classification par analyse typologique (CAH)
- Des classes d’individus sont formées, de manière à ce que les individus d’une même classe soient les plus ressemblants possible sur un certain nombre de variables et que les classes construites soient les plus différentes possible .
Segmentation par arbre (CART et Random Forest)
- Les arbres de décision (régression) permettent de caractériser les classes (variations) d’une variable à expliquer et de la prédire pour de nouvelles observations. La méthode des forêts aléatoires permet de hiérarchiser l’importance des variables explicatives.
Public
Toute personne souhaitant utiliser le langage R afin de réaliser des analyses statistiques descriptives.
Pré-requis
Ce stage s’adresse à toute personne ayant suivi le ou les stages R – Initiation , R – Intermédiaire ou ayant atteint par la pratique un niveau équivalent.
Suivi & Evaluation
Modalités d’évaluation Standard
- Questionnaire théorique en début de formation
- Questionnaire théorique en fin de formation
- Validation des acquis
- Attestation de formation
Modalités d’évaluation Certification
- Évaluation standard +
- Révision et préparation à l’examen (exercices pratiques...)
- Examen final en fin de formation via un jury permettant d'obtenir la certification du bloc de compétence
- Pour certaines formations, les compétences théoriques sont validées en amont du Jury via un QCM
- Certains examens internationaux impose un examen en ligne pour un durée allant de 2h à 4h
- Les dates d’examens peuvent évoluer en fonction des sessions
- En cas de non-admission ou de non-présentation du candidat, le candidat a la possibilité de se représenter à une session suivante en accord avec l’équipe pédagogique.
Dates
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. 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. Apprendre à coder avec R Studio
Apprendre à coder avec R Studio
Accessibilité handicap
DYNACENTRIX s’engage auprès de ses clients et partenaires, sur la garantie de l'égalité des droits et des chances des personnes en situation de handicap pour accéder aux formations proposées et a mis en place un accueil spécifique qui travaille en étroite collaboration avec des organismes partenaires (AGEFIPH IDF, Cap emploi).
DYNACENTRIX accueille et accompagne les personnes en situation de handicap tout le long de leur parcours, en lien direct avec l’entourage professionnel et/ou familial des bénéficiaires, en adaptant sa pédagogie et le rythme de ses enseignements ».
CPF – Voir Appli Mon Compte Formation
Classe virtuelle Blended Learning
Inter-Intra entreprise
Sur mesure
Témoignages
Merci pour cette certification IASSC et une grande reconnaissance pour la qualité de la formation.
Je suis vraiment satisfait, et j’espère avoir l’occasion de retravailler avec Dynacentrix !
En attendant, je vous recommande vivement !
Des échanges intéressants et des rappels plus qu’oubliés sur les statistiques. Même s’il n’y a pas que ça, il en faut un peu.
I attended the Green Belt Lean Six Sigma formation and recommend it.
The project I lead already has brought my company revenue and I am better equipped to continue to evolve and learn from additional experience!
J’ai eu ma Black Belt. Un grand merci pour cette super formation !
Prochaine session
Apprendre à coder avec R Studio
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.
Apprendre à coder avec R Studio
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.
Durée : 2 jours (soit 14 heures)
Référence : F-add-00
Lieu : Disponible à distance, en présentiel, en mixte-hybride, en individuel ou en collectif avec des approches pédagogiques adaptées et spécifiques
Prix : 1300 € HT
