• Toute personne souhaitant se perfectionner sur R dans un contexte de programmation et d'automatisation des tâches.

• Il est nécessaire que l'apprenant soit déjà un utilisateur "régulier" du logiciel R. La création et la manipulation des objets sous R (vecteurs, data frames), l'importation des données sont des pré-requis essentiels suivi de cette formation.

A l'issue de cette formation, l'apprenant sera capable de :

• Lire et écrire des scripts élaborés
• Manipuler efficacement les objets R : vecteurs, facteurs, data frames, listes…
• Contrôler le type des objets
• Convertir les objets
• Gérer efficacement les chaines de caractères
• Gérer efficacement les dates
• Trier, filtrer et fusionner des tableaux de données
• Utiliser les méthodes de vetorisation
• Utiliser des tests conditionnels et des boucles de répétition dans un programme
• Utiliser les commandes de type apply afin d'éviter les boucles
• Créer des fonctions personnelles d'automatisation des tâches
• Optimiser un programme

Rappels sur les fondamentaux sur le logiciel R

• Lire efficacement l'aide en ligne des commandes
• Rechercher les commandes
• Affichage, sauvegarde, suppression et chargement des objets en mémoire
• Trucs et astuces

Utilisation des fonctions les plus courantes du logiciel R

• Fonctions d'information sur les objets : which, unique, sort, duplicated…
• Principales fonctions mathématiques : log, mean, median, cumsum…
• Fonctions de type apply : apply, lapply, sapply, tapply
• Fonctions dédiées au traitement des chaînes de caractères : paste, grep, match, %in%...

Manipulation des objets R

• Création des objets R : vecteurs, facteurs, data frames, listes, listes imbriquées…
• Manipulation efficace des objets R ci-dessus
  • Dimension de l'objetü Modification des noms
  • Extraction des éléments : à partir des indices, par le biais de conditions
  • Ajout et suppression d'un élément
• Contrôle du type des objets et conversion des objets
  • Commandes is.something
  • Commandes as.something
  • Conversion d'une variable numérique en facteur
  • Conversion d'un facteur en variable numérique
  • Transformation d'une liste en vecteur

Manipulation des chaines de caractères et des dates

• Concaténation des chaines de caractères
• Extraction d'une partie d'une chaine de caractères
• Recherche d'un pattern (motif)
• Découpage des chaines de caractères
• Remplacement d'une partie d'une chaine de caractères
• Les commandes %in% et match
• Gestion des dates par le package lubridate

Manipulation avancée des tableaux de données sous R

• Tri un tableau de données
• Filtrage des données d'un tableau (lignes et/ou colonnes)
  • Par le biais des noms des éléments
  • Par le biais des indices des éléments
  • Par le biais des opérateurs de comparaison (extraction par condition)
  • Par le biais des opérateurs de comparaison et des opérateurs logiques (extraction par conditions)
• Extraction aléatoire d'observations d'un tableau
• Fusion de plusieurs tableaux de données
  • Commandes rbind et cbind
  • Commande merge
• Commandes stack et unstack
• Commandes melt et dcast du package reshape2
• Commandes reshape

Création de tableaux de synthèses

• Moyennes (et écart-types) par groupe
  • Commande tapply
  • Commande aggregate
• Synthèse de Normalité de toutes les variables quantitatives
• Synthèse des résultats des analyses statistiques : tableaux des p-values de toutes les variables…

Utilisation des commandes de type apply

• Commande apply
• Commande sapply
• Commande lapply
• Utilisation de ces commandes sur des cas concrets
• Comparaison des commandes lapply et sapply

Création et exécution de scripts élaborés

• Exécution des scripts : dans la console, à partir d'un autre script
• Entrées clavier et sorties écran
  • Commande scan(), package svDialogs
  • Commandes cat et print
• Structure de contrôle
  • Sélection : if, if else, ifelse, switch
  • Boucles : for, while, repeat
  • Commandes break, stop, next
• Extraire les éléments d'une analyse statistique : p-values d'une ANOVA, résidus d'une régression…

Création et exécution de fonctions utilisateurs

• Accéder au programme d'une fonction R (pour s'en inspirer, pour la modifier)
• Expression générale des fonctions
• Chargement d'une fonction utilisateur en mémoire
• Appel à une fonction utilisateur
• Valeur par défaut des arguments d'une fonction
• Les « … »
• Création d'une fonction d'automatisation de tâches complexes

Optimisation d'un programme

• Les erreurs à ne pas commettre
• Les solutions permettant d'éviter les boucles et les instructions de sélection
• Vectorisation d'un programme
• Les bonnes pratiques
• Structuration en projet R

RMarkdown

• Objectifs de RMarkdown
• Configuration d'un projet
• La démarche des blocs
• Mise en place de chunks R
• Sorties des résultats en mode onglets
• Exportation en Html
• Exportation vers Word, PowerPoint
• Portage des fichiers

• Lire et écrire des scripts élaborés
• Manipuler efficacement les objets R : vecteurs, facteurs, data frames, listes
• Contrôler le type des objets
• Convertir les objets
• Gérer efficacement les chaines de caractères
• Gérer efficacement les dates
• Trier, filtrer et fusionner des tableaux de données
• Utiliser les méthodes de vetorisation
• Utiliser des tests conditionnels et des boucles de répétition dans un programme
• Utiliser les commandes de type apply afin d'éviter les boucles
• Créer des fonctions personnelles dautomatisation des tâches
• Optimiser un programme
• Améliorer les sorties des analyses et graphiques R via lutilisation de Rmarkdown

• Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis de mises en autonomie.
• Exercices autonomes et réguliers pour assurer l'assimilation

Votre formation a lieu en présentiel :

• 1 vidéoprojecteur par salle
• 1 ordinateur

Votre formation se déroule à distance avec :

• 1 ordinateur
• 1 connexion Internet
• 1 adresse e-mail valide
• 1 équipement audio (micro et enceintes ou casque)
• 1 Webcam (facultatif – dans l'idéal)
• 1 deuxième écran (facultatif – dans l'idéal)

Votre formation se déroule sur notre plate-forme de formation avec :

• 1 ordinateur
• 1 connexion Internet
• 1 adresse e-mail valide
• 1 équipement audio (micro et enceintes ou casque - facultatif)

Support stagiaire :

À l'issue de la formation, les exercices et travaux pratiques réalisés, leurs corrigés ainsi qu'un support de cours dématérialisé sera fourni à chaque stagiaire par e-mail ou via la plate-forme FOAD.

L'acquisition des compétences de la formation se fait à travers le suivi du formateur tout au long de la formation (séquences synchrones et asynchrones). Elle s'appuie également sur la réalisation d'exercices et de TP. Enfin, des quiz s'ajoutent aux différents outils de validation de l'acquisition des compétences visées.
Une évaluation est systématiquement réalisée par chaque stagiaire, à l'issue de la formation.