Introduction

Présentation du logiciel R et de ses fonctionnalités.
Création et sauvegarde d’un script.
Le répertoire sous R Installation.
Les autres éditeurs R Studio et Jupyter Notebook.
Travaux pratiques

Installation de l’environnement R et R-Studio et Jupyter Notebook.

Objets et notions de programmation R

Les objets de type vecteurs, matrix, array, factor, data.frame, list.
Manipulation des objets, classe d’objet, fonctions spécifiques, jointure.
Sauvegarde, suppression de mémoire.
Notions de boucle, condition, switch.
Travaux pratiques

Manipulation des types d’objets.

Création et utilisation de fonctions

Structure d’une fonction.
Opérations ensemblistes.
Les tables de contingences.
Travaux pratiques

Création et utilisation de fonctions.

Importation-exportation et production de données

Lire un fichier texte ASCII, Excel, SPSS, Minitab, SAS ou Matlab.
Lire des données au clavier et utiliser le copier-coller.
Lecture/écriture des fichiers, bases de données.
Travaux pratiques

Lecture/Ecriture des données à partir des fichiers, base de données, DataLake et dans le format R.

Manipulation de données, fonctions

Opérations sur les matrices ou les DataFrames.
Les fonctions outer, apply, lapply, sapply et mapply.
Opérations logiques et relationnelles.
Manipulation de chaînes de caractères. Manipulation de dates et d’unités de temps.
Travaux pratiques

Traîter les matrices et DataFrames. Utiliser les fonctions lapply ou sapply pour remplacer les boucles for.

La manipulation de données via les packages du tidyverse

Import de données avec readr.
Manipulation de données avec dplyr, tidyr, tibble.
Manipulation des variables catégorielles avec forcats.
Manipulation des dates avec lubridate.
Manipulation des chaînes de caractères avec stringr.
Travaux pratiques

Mise en œuvre des classifications supervisées sur plusieurs jeux de données.

Techniques pour tracer des courbes et des graphiques

Les fenêtres graphiques : manipulation, sauvegarde.
Les fonctions de tracé de bas niveau.
La gestion des couleurs et paramètres graphiques.
L’ajout de texte, titres, axes et légendes.
Diagrammes en croix, tuyaux d’orgue, empilé ou circulaire. Boîte à moustaches.
Graphe de la fonction de répartition empirique. Histogramme en densité à amplitudes de classes égales ou inégales.
Polygone des fréquences. Représentations graphiques dans un cadre bivarié.
Travaux pratiques

Mise en œuvre des techniques pour tracer des courbes et des graphiques.

Mathématiques et statistiques élémentaires

Structuration des variables suivant leur type.
Résumés numériques.
Mesures d’association.
Notions sur la génération de nombres au hasard et de variable aléatoire.
Loi des grands nombres et théorème de la limite centrale.
Intervalles de confiance.
Tests d’hypothèses usuels. Autres tests d’hypothèses.
Analyse de la variance à un facteur, deux facteurs ou à mesures répétées.
Travaux pratiques

Mise en œuvre de l’algorithme de détermination du type d’une variable. L’interprétation d’un intervalle de confiance.