Logiciel R | perfectionnement Mixte : présentiel / à distance

• Savoir organiser son environnement de travail pour fluidifier son processus d'analyse
• Connaître les packages utilisés dans la plupart des projets professionnels
• Savoir utiliser les bonnes structures de données pour les manipuler efficacement
• Savoir visualiser de façon élégante et rapide les données
• Maîtriser la manipulation des données avec les package dplyr, forecast, stringr, lubridate, etc.
• Savoir assembler les données (jointure)
• Savoir représenter graphiquement les données avec le package ggplot2
• Savoir générer dynamiquement son rapport d'analyse avec rmarkdown
• Comprendre la programmation fonctionnelle (purrr)

• Pour les utilisateurs du logiciel R

• Avoir des connaissances de base sur le logiciel R

Organiser son travail sous R

• Travailler en projet R : notion de working directory, workspace, history
• Architecture de son projet R : data, plots, images, scripts, etc..
• Bonnes pratiques pour la création de fichiers de données
• Importation et exportation de fichiers avec le package here
• Mettre à jour ses packages
• Mettre à jour R et R Studio

Manipuler facilement ses données avec le package dplyr

• Introduction au package tidyverse et à la notion de pipe
• Filtrer des lignes avec la fonction filter()
• Sélectionner des colonnes (variable) avec la fonction select()
• Création de nouvelles variables avec la fonction mutate()
• Renommer ses variables avec la fonction rename()
• Calcul de paramètres par sous-groupes : fonctions group_by() et summarise()
• Passage du format wide au format long

Manipulation des variables catégorielles avec le package forecats

• Inspecter les variables catégorielles avec les fonctions levels(), fct_count et fct_unique
• Modifier l'ordre des modalités
• Modifier le nom des modalités

Manipuler les chaînes de caractères avec le package stringr

• Détection de patterns
• Découpage
• Gestion des longueurs
• Remplacement

Manipuler des données de date : utilisation du package lubridate

• Convertir les données au format YYYY-MM-DD et HH:MM:SS
• Décomposer les éléments d'année, de mois et de jour
• Calculer des différences de dates et les exprimer en jours, ou heures

Assemblage de tables

• Les différentes jointures (par colonne): left join, right join, inner join et full join
• Assemblage par lignes
• Exemple d'applications pour l'analyse de données

Réaliser des représentations graphiques performantes avec le package ggplot2

• Le principe des couches successives de ggplot2
• Réalisation des graphiques de base : scatterplot, barplots, line plot, boxplots
• Gestion des couleurs, titres, axes et légendes
• Représentation des séries temporelles
• Utilisation du format long et facetting
• Ajouter du texte sur un graphique (ex : équation)
• Exporter son graphique : format et résolution
• Utilisation des addins esquisse et Colour Picker

Générer dynamiquement son rapport d'analyse avec R Markdown

• Principe, formats de sorties (html, docx, pdf)
• Les différents éléments d'un fichier Rmd : en-tête, chunk, etc...
• Gestion des éléments de texte : gras, italique, titre
• Gestion des tables
• Gestion des images
• Gestion des graphiques
• Gestion des options des éléments de code
• Gestion de la table des matières et numérotation
• Les rapports paramétrés : automatisation des rapports d'analyse par sous groupe

Introduction à la programmation fonctionnelle avec le package purrr

• Les list
• Les fonctions map()
• Nested data

Docaposte Institute propose plusieurs dispositifs pédagogiques adaptés aux apprenants :

• Formation en présentiel
• En groupe (inter-entreprises ou intra-entreprise)
• En individuel (monitorat)
• En journée ou en cours du soir (sur demande spécifique)
• Formation en distanciel
• Distanciel synchrone
• Distanciel asynchrone

• Apports des connaissances communes.
• Mises en situation sur le thème de la formation et des cas concrets.
• Méthodologie d'apprentissage attractive, interactive et participative.
• Equilibre théorie / pratique : 60 % / 40 %.
• Supports de cours fournis au format papier et/ou numérique.
• Ressources documentaires en ligne et références mises à disposition par le formateur.
• Pour les formations en présentiel dans les locaux mis à disposition, les apprenants sont accueillis dans une salle de cours équipée d'un réseau Wi-Fi, d'un tableau blanc ou paperboard. Un ordinateur avec les logiciels appropriés est mis à disposition (le cas échéant).

En amont de la formation

• Recueil des besoins des apprenants afin de disposer des informations essentielles au bon déroulé de la formation (profil, niveau, attentes particulières...).
• Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer le niveau de départ.

Tout au long de la formation

• Évaluation continue des acquis avec des questions orales, des exercices, des QCM, des cas pratiques ou mises en situation...

A la fin de la formation

• Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer l'acquisition des compétences.
• Evaluation par le formateur des compétences acquises par les apprenants.
• Questionnaire de satisfaction à chaud afin de recueillir la satisfaction des apprenants à l'issue de la formation.
• Questionnaire de satisfaction à froid afin d'évaluer les apports ancrés de la formation et leurs mises en application au quotidien.

• Admission sans disposition particulière