R pour la data analyse

S’approprier les outils, et les méthodes permettant de rendre son processus d’analyse de données sous R, aisé, reproductible, et performant 

Organiser son travail sous R (2h)
✓ Travailler en projet R : notion de working directory, workspace, history
✓ Architecture de son projet R : data, plots, images, scripts, ...
✓ 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 (3h)
✓ 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 variable avec la fonction rename()
✓ Calcul de paramètres par sous groupes : fonctions group_by() et summarise()
✓ Passage du format wide au format long
✓ Exercices

Manipulation des variables catégorielles avec le package forecats (1h)
✓ Inspecter les variables catégorielles avec les fonctions levels(), fct_count et fct_unique
✓ Modifier l’ordre des modalités
✓ Modifier le nom des modalités
✓ Exercices

Manipuler les chaînes de caractères avec le package stringr(1h)
✓ Détection de patterns
✓ Découpage
✓ Gestion des longueurs
✓ Remplacement
✓ Exercices

Manipuler des données de date : utilisation du package lubridate(1h)
✓ 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
✓ Exercices

Assemblage de tables (2h)
✓ 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
✓ Exercices

Réaliser des représentations graphiques performantes avec le package ggplot2 (4h)
✓ 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 rmarkdown(4h)
✓ Principe, formats de sorties (html, docx, pdf)
✓ Les différents éléments d’un fichier Rmd : en-tête, chunk, ...
✓ 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(2h)
✓ Les list
✓ Les fonctions map()
✓ Nested data
✓ Exercices