Dans ce module, vous allez acquérir des bases solides pour travailler avec des données géographiques, une compétence essentielle pour cartographier des modèles, des tendances et des relations que les chiffres seuls ne peuvent pas montrer. En utilisant le paquet de feuillets, vous créerez des cartes interactives qui vont au-delà des visuels statiques. Vous apprendrez à ajouter des marqueurs, des couches et des contrôles qui permettront aux utilisateurs d'explorer vos données de manière pertinente. Que vous analysiez des lieux, suiviez des mouvements ou partagiez des informations avec des parties prenantes non techniques, les visualisations spatiales peuvent donner vie à votre travail, et ce module vous montre comment commencer.

Dans ce module, vous apprendrez à manipuler de grands ensembles de données avec rapidité et précision à l'aide du Package (R) data.table, l'un des outils les plus puissants de R pour la manipulation de données à haute performance. Vous explorerez les techniques qui rendent votre code plus rapide et plus évolutif, en particulier pour les tâches complexes qui vont au-delà de ce que les outils traditionnels peuvent gérer. Grâce à des exemples concrets et à une pratique ciblée, vous comprendrez pourquoi data.table est un choix incontournable pour les professionnels des données. Si vous avez affaire à des Big data, ou si vous souhaitez écrire un code qui soit à la fois précis et efficace, ce module vous montrera comment faire.

Dans ce module, vous ferez passer vos compétences en matière de création de rapports au niveau supérieur grâce aux fonctionnalités avancées de RMarkdown. Vous apprendrez à créer des rapports dynamiques, pilotés par des paramètres, qui se mettent à jour automatiquement au fur et à mesure que les données changent, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les tâches manuelles. Du filtrage du contenu à la personnalisation des sorties, vous découvrirez comment créer des rapports flexibles, réutilisables et prêts pour les flux de travail du monde réel. Si vous travaillez avec des parties prenantes, si vous partagez des résultats ou si vous souhaitez simplement rationaliser votre processus de création de rapports, ce module vous donne les outils pour le faire de manière plus intelligente.

Dans ce module, vous apprendrez à travailler avec le stockage en nuage, un élément essentiel des flux de données modernes. En cours d'utilisation d'Azure Blob Storage, vous vous exercerez au stockage, à l'accès et à la gestion des données dans le cloud. En cours de route, vous verrez comment les outils basés sur le cloud s'intègrent dans les analyses, les rapports et la collaboration du monde réel. Que vous vous prépariez à des projets de grande envergure ou que vous souhaitiez simplement organiser et rendre accessible votre travail sur les données, ce module vous aide à acquérir les compétences nécessaires pour le faire en toute confiance.

Dans ce projet de fin d'études, vous vous attaquerez à un défi de données du monde réel qui rassemble tout ce que vous avez appris : le web scraping, la manipulation de données, les visualisations interactives et la création de rapports dynamiques. Vous créerez également un portfolio GitHub professionnel et soigné pour présenter votre travail. Les mémoires de fin d'études peuvent donner l'impression d'être beaucoup, et c'est tout à fait normal. Vous bénéficierez d'un soutien tout au long de votre parcours et, à la fin, vous repartirez avec quelque chose dont vous pourrez être fier et que vous pourrez partager en toute confiance.