Premiers pas à l’utilisation statistique de R

Un ordinateur portable qui est ouvert sur un environnement de développement codé en R.

Description de la formation

Date: 21 et 22 juin 2021

Durée : 2 demi-journées AM

Pour vous initier aux possibilités d’analyse offertes par R, ses caractéristiques, sa structure et acquérir des compétences de base dans la manipulation des données

Inscription terminée

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Objectifs

Sensibilisez-vous aux possibilités d’analyses offertes par R, comprenez ses caractéristiques et sa structure. Acquérez des compétences de base dans la manipulation des données et d’analyses statistiques.

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 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.

À qui s’adresse cette formation

  • 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

Quelques sujets qui seront couverts

  • 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.)