Mes formations

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

Pré-requis : Le participant a des connaissances de base sur le logiciel R : création et manipulation des objets sous R,
importation des données, utilisation simple de R en mode console, création de graphiques simples.

Programme

Organiser son travail sous R

• Travailler en projet R : notion de working directory, workspace, history
• Architecture de son projet R : data, plots, images, scripts, etc..
• 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 

• 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 variables 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 

• 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 

• Détection de patterns
• Découpage
• Gestion des longueurs
• Remplacement
• Exercices

Manipuler des données de date : utilisation du package lubridate 

• 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 heure
• Exercices

Assemblage de tables 

• 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 

• Principe, formats de sorties (html, docx, pdf)
• Les différents éléments d’un fichier Rmd : en-tête, chunk, etc. . .
• 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 

• Les lists
• Les fonctions map()
• Nested data
•  Exercices

But:

• Connaître les principales fonctions de transformation, et de manipulation de tableaux de données, offertes par les packages dplyr et tidyr.
• Maitriser leur mise en oeuvre et savoir enchainer les instructions, à l’aide du pipe (%>%)
• Comprendre la cheatsheet des packages dplyr et tidyr pour trouver rapidement l’information nécessaire.

Prérequis :

Le participant a des connaissances de base sur le logiciel R : création et manipulation des objets sous R, importation des données, utilisation simple de R en mode console.

Programme :

Manipuler ses données avec le package dplyr

• 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

Manipulation des variables catégorielles avec le package forecats 

• Inspecter les variables catégorielles avec les fonctions levels(), fct_count et fct_unique
• Modifier l’ordre des modalités
• Modifier le nom des modalités

Manipuler les chaînes de caractères avec le package stringr 

• Détection de patterns
• Découpage
• Gestion des longueurs
• Remplacement

 Manipuler des données de date et de temps avec le package lubridate : 

• 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 heure

Assemblage de tables 

• Les différentes jointures (par colonne): left join, right join, inner join et full join
• Assemblage par lignes

Buts : 

• Comprendre la structure d’un graphique ggplot2.
• Connaitre les fonctions associées aux principales couches.
• Maitriser les représentations graphiques les plus courantes (scatterplot, barplot, boxplot, lineplot).
• Comprendre la cheatsheet du package ggplot2, et savoir où trouver les informations nécessaires pour
  réaliser des graphiques élégants.

Prérequis: 

Le participant a des connaissances de base sur le logiciel R : création et manipulation des objets sous R, importation des données, utilisation simple de R en mode console.

Programme:

Rappels sur l’organisation de son travail sous R

• Introduction au package ggplot2
• Principe des couches succesives
• Réaliser un scatterplot
• Réaliser un barplot
• Réaliser un boxplot
• Réaliser un lineplot
• Division en plusieurs fenêtres : le facet
• Utilisation du format long
• Gestion des couleurs
• Gestion des titres et des axes
• Gestion de la légende
• Ajouter du texte
• Employer différents thèmes
• Sauvegarde en haute résolution
• Cheat sheet et sources d’informations

Buts :

Prérequis :

Le participant a des connaissances de base sur le logiciel R : création et manipulation des objets sous R, importation des données, utilisation simple de R en mode console, création de graphiques simples.

Programme :

Introduction à R markdown

• Programmation lettré
• Crise de la reproductibilité
• Principe de R markdown

Script Rmarkdown

• Structure : en-tête, texte, chunk
• Formats de sortie : html, word, pdf
• Premier rapport dynamique : bouton knit

Gestion des éléments de texte

• Formatage : gras, italique, insertion de ligne
• Les listes : numérotées, non numérotées
• Les titres et leur numérotation
• La table des matières

Insertion d’éléments

• Les images
• Les tables
• Les liens hypertexte
• Les notes de bas de page
• Les équations
• Les références bibliographiques

Gestion du code R

• Options d’affichage du code
• Options d’affichage des sorties
• Les graphiques
• Les tables de données
• Les options par défaut

Amélioration des rendus simples

• Ajouter un modèle Word
• Options pour le pdf
• Les modèles html

Paramétrisation des scripts rmd (rapports répétés)

• Principe
• Exemples