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Premiers pas à l’utilisation statistique de R

Description générale

Le logiciel R est de plus en plus populaire et sa demande croît très rapidement tant dans les milieux scientifiques, qu’en entreprise. L’utilisation de R est très vaste : la gestion des données, l’analyse descriptive, les statistiques, la visualisation, etc.

Cette formation de 2 avant-midis met l’accent sur une utilisation efficace du langage de programmation R à des fins statistiques. Pour cela, l’environnement de développement intégré (IDE) RStudio est utilisé. L’emphase est mise sur le logiciel lui-même et non sur le développement de connaissances en analyse de données. L’information et les procédures présentées au cours de l’atelier seront mises en pratique par les participants à l’aide de divers exercices concrets.

Cette formation est destinée aux personnes qui désirent s’initier à R et les objectifs de celle-ci sont principalement d’exposer les participants aux possibilités d’analyses offertes par R, comprendre ses caractéristiques et sa structure ainsi qu’acquérir des compétences de base dans la manipulation des données et d’analyses statistiques.

Prérequis

Connaissances statistiques : moyenne, écart type, régression, etc.

Aucune connaissance de R n’est préalable, mais la connaissance d’un autre langage de programmation ou d’un environnement statistique est un atout (ex : SAS, SPSS, Stata, Python, Mplus).

Clientèle visée

  • Statisticien.ne
  • Scientifique de données
  • Chercheur.re
  • Analyste
  • Toute personne qui souhaite s’initier à R pour effectuer du traitement et de l’analyse de données

Plan de cours

  • Présentation de R et de l’environnement de développement RStudio
  • Création et modification de script
  • Bases de la programmation avec R
  • Bonnes pratiques
  • Librairies
  • Structure de données et fonctions d’application
  • Importation et exportation des données
  • Manipulation de variables
  • Analyses descriptives (moyennes, écart-types, corrélations, etc.)
  • Graphiques (histogramme, diagramme à barres, etc.)
  • Analyses statistiques (test-t, khi-carré, régression, etc.)

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