Les bases de la programmation en R
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Les bases de la programmation en R

Apprendre à utiliser R
4.3 (7 ratings)
Instead of using a simple lifetime average, Udemy calculates a course's star rating by considering a number of different factors such as the number of ratings, the age of ratings, and the likelihood of fraudulent ratings.
49 students enrolled
Created by Valentina Porcu
Last updated 7/2017
French
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Includes:
  • 5 hours on-demand video
  • 2 Articles
  • 2 Supplemental Resources
  • Full lifetime access
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  • Certificate of Completion
What Will I Learn?
  • Apprendre à programmer orienté objet
  • Comprendre et implémenter tous les concepts de base en programmation en R
  • Comprendre et créer des structures de base: vecteurs, matrices, listes, array et dataframe
  • Manipuler des types de données en R
  • Utiliser les opérateurs mathématiques, logiques et de comparaison
  • Comprendre et utiliser les structures de contrôle
  • Connaitre l'utilisation des packages
  • Importer des données en plusieurs formats
  • Manipules les données
  • Statistiques de base
  • Créer une fonction
  • Créer des représentations graphiques avec les fonctions de base et ggplot2
  • Créer et exporter des rapports avec R
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Requirements
  • Un ordinateur et une connexion à internet
  • R et RStudio, qu'on va installer pendant le cours
Description

Ce cours est né comme une introduction au langage de programmation R et avec l’intention d’être un guide pratique pour apprendre les bases de programmation dans ce langage. Ce langage de programmation est dédié aux statistiques et à la manipulation de données.

Si vous souhaitez donc vous lancer en tant que Data Analyst ou Data Scientist, cette formation de plus de 5h est incontournable.

Nous allons commencer avec les structures de base de R, vecteurs, matrices, listes, et dataframe. Nous allons voir comment créer des objets en R et comment utiliser les premières fonctions de R, par exemple pour réorganiser un vecteur ou ajouter des colonnes à une matrice. Nous parlerons de la façon de mettre en place notre environnement de travail de R (notamment Rstudio), comment installer et charger en mémoire un package, comment créer et extraire des sous-ensembles de données, supprimer les données en double, et gérer les dates. Nous allons voir comment importer des données de R, différents formats, principalement le .csv, mais aussi des données dans Excel, txt et sav. 

On va apprendre à manipuler nos données grâce à des fonctions et des packages spécifiques, par exemple dplyr. 

On  traitera un peu de statistique sur R, et la création de diagrammes, soit avec les fonctions de base, soit avec de packages spécifiques, en particulier ggplot2. 

Pour conclure, nous apprendrons à créer des rapports dans R, en utilisant Markdown et Knitr.


*** Attention, ce cours ne comprend pas actuellement une partie relative aux exercices, qui seront bientôt ajoutés d'une manière qui sera précisée dans la Bonus Section

Who is the target audience?
  • Vous êtes débutant complet en programmation
  • Vous avez quelques bases en programmation
  • Vous maîtrisez la programmation dans un autre langage
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Introduction à R
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Comment accéder à la section des exercices
00:03

Le code du cours
00:03
+
Introduction et structures
29 Lectures 01:29:08
Calcul arithmétique avec R
03:05

Créer des objets
05:54

Les parenthèses
00:57

Les variables
00:55

Les vecteurs
05:03

Opérations avec les vecteurs
07:16

Sélectionner une partie des éléments d'un vecteur
02:56

Attribuer des étiquettes
01:31

Reconnaitre et forcer la structure d'un vecteur
05:37

Remplacer un élément d'un vecteur
01:25

La fonction rep() pour la réplication des éléments et des vecteurs
01:07

Matrices
01:50

Créer une matrice
02:58

Sélectionner des éléments d'une matrice
02:04

Opérations sur une matrice
03:40

Donner des étiquettes à lignes et colonnes
03:47

Ajouter des lignes avec la fonction rbind()
01:45

Ajouter des colonnes avec la fonction cbind()
01:36

Opérations sur les colonnes et les lignes
03:12

Les arrays
00:49

Les dataframe
04:56

Pivoter un dataframe
01:03

Les listes
03:55

Les facteurs
03:35

Opérateurs logiques
03:17

Les structures itératives
08:01

Les fonctions
01:42

Construire une fonction
02:45

Fichiers de sortie
02:27
+
Régler l'environnement de travail
12 Lectures 01:23:43
Choisir un dossier de travail
04:03

Installer et récupérer un package
04:09

Dépôts de paquets
01:16

Obtenir des informations sur nos données
12:18

Bases de données en ligne
01:12

Fonctions utiles
00:44

Séquences aléatoires
03:55

Subsetting avec les fonctions de base
16:19

Valeurs manquantes
12:07

Supprimer les données dupliquées
02:04

La famille *apply
10:56

La gestion des dates en R
14:40
+
Importer et exporter données en R
8 Lectures 20:40
Importation de données en R
00:36

Saisir des données à la main
02:04

Importation des fichiers .csv
07:26

Importation de fichiers .txt
00:52

Importation de fichiers en excel
01:09

Autres formats
03:04

Exportation d'un fichier
03:56

Télécharger un fichier à partir d'Internet
01:33
+
Packages et fonctions pour le traitement des données
5 Lectures 41:25
Traitement des données avec les fonctions de base et plyr
08:44

Traitement des données avec dplyr
15:36

La fonction aggregate()
02:10

Packages pour la restructuration et la re-agrégation des données
04:54

Le package tidyr
10:01
+
Statistiques de base avec R
8 Lectures 18:32
Statistiques de base
01:23

Quelques elements de statistiques descriptives
04:04

Calcul des moyennes pondérées
02:23

Créer un graphique
05:20

Corrélation
02:18

Test d'hypothèse
01:00

Autres
00:59

Création de fonction
01:05
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Introduction aux représentations graphiques en R
3 Lectures 31:43
Graphiques avec R base
18:50

Le package ggplot2 et la fonction ggplot()
10:17

La fonction qplot()
02:36
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Création et exportation de rapports avec R
1 Lecture 04:30
Création et exportation de rapports avec R
04:30
+
Conclusions
2 Lectures 03:33
Obtenir de l'aide
01:39

Conclusions
01:54
About the Instructor
Valentina Porcu
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Data Scientist

I'm a computer geek, data mining and research passionate, with a Ph.D in communication and complex systems and years of experience in teaching in Universities in Italy, France and Morocco, and online, of course!

I work as consultant in the field of data mining and machine learning and I like writing about new technologies and data mining.

I spent the last 9 years working as freelance and researcher in the field of social media analysis, benchmark analysis and web scraping for database building, in particular in the field of buzz analysis and sentiment analysis for universities, startups and web agencies across UK, France, US and Italy.