Programmation R
Maîtrisez R pour l'analyse de données, la statistique et la visualisation scientifique
Niveau
intermediate
Durée estimée
Nombre de phases
3
📋Prérequis
- •Bases mathématiques
- •Statistiques de base
- •Logique de programmation
Les phases du parcours
1
Phase 1 : Fondamentaux R
Apprendre la syntaxe R, les structures de données et la manipulation de données
Syntaxe R de base
📚Sujets principaux :
- •Syntaxe et opérateurs R
- •Variables et types
- •Vecteurs et matrices
- •Listes et data frames
- •Facteurs
- •Fonctions de base
- •Lecture/écriture de fichiers
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Calculs statistiques
- ✓Manipulation de vecteurs
- ✓Création de data frames
Manipulation de données
📚Sujets principaux :
- •dplyr pour manipulation
- •tidyr pour restructuration
- •Chaînage avec pipes (%>%)
- •select, filter, mutate
- •group_by et summarize
- •Jointures de données
- •Data cleaning
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Nettoyage de datasets
- ✓Agrégation de données
- ✓Transformation de données
Visualisation de données
📚Sujets principaux :
- •ggplot2 grammar of graphics
- •Aesthetic mappings
- •Geoms et layers
- •Faceting
- •Themes et customisation
- •Graphiques interactifs (plotly)
- •Export de graphiques
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Visualisations exploratoires
- ✓Rapports graphiques
- ✓Dashboards
2
Phase 2 : Statistiques et modélisation
Analyser les données avec des méthodes statistiques et construire des modèles prédictifs
Statistiques descriptives
📚Sujets principaux :
- •Mesures de tendance centrale
- •Dispersion et variance
- •Distributions
- •Tests d'hypothèses
- •Corrélations
- •ANOVA
- •Tests non-paramétriques
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Analyse exploratoire
- ✓Tests statistiques
- ✓Comparaisons de groupes
Modélisation statistique
📚Sujets principaux :
- •Régression linéaire
- •Régression logistique
- •GLM (Generalized Linear Models)
- •Modèles mixtes
- •Séries temporelles
- •Validation croisée
- •Sélection de modèles
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Modèles prédictifs
- ✓Analyse de séries temporelles
- ✓Évaluation de modèles
Machine Learning en R
📚Sujets principaux :
- •caret package
- •Random forests
- •SVM
- •K-means clustering
- •PCA et dimension reduction
- •Tuning de modèles
- •tidymodels framework
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Classification
- ✓Clustering
- ✓Feature engineering
3
Phase 3 : R avancé et production
Développer des packages R, créer des applications Shiny et optimiser le code
Programmation avancée R
📚Sujets principaux :
- •Functional programming
- •purrr pour itérations
- •apply family
- •Environments et scoping
- •S3 et S4 classes
- •R6 classes
- •Métaprogrammation (NSE)
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Fonctions d'ordre supérieur
- ✓OOP en R
- ✓Code générique
Développement de packages
📚Sujets principaux :
- •Structure de package
- •devtools et usethis
- •Documentation avec roxygen2
- •Tests unitaires (testthat)
- •Vignettes
- •CRAN submission
- •CI/CD pour packages
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Package R complet
- ✓Documentation et tests
- ✓Publication sur CRAN
Applications Shiny
📚Sujets principaux :
- •Shiny UI et Server
- •Reactive programming
- •Inputs et outputs
- •Layouts et themes
- •shinydashboard
- •Deployment (shinyapps.io)
- •Performance et optimisation
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Dashboard interactif
- ✓Application d'analyse
- ✓Déploiement web
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