Dans ce module, nous allons nous plonger dans les éléments fondamentaux qui constituent la programmation R. Vous apprendrez à créer et à travailler avec différents types de données tels que les entiers, les doubles, les caractères et les logiques. Nous explorerons le fonctionnement des fonctions, comment construire vos propres fonctions et comment les règles de coercion affectent les types de données. En outre, nous comparerons l'utilisation de l'éditeur de script à celle de la console pour un codage efficace.

Dans ce module, nous nous concentrerons sur les vecteurs, l'une des structures de données fondamentales de R. Vous comprendrez comment les vecteurs sont créés et manipulés, vous apprendrez le recyclage des vecteurs et découvrirez comment nommer les vecteurs pour plus de clarté. Nous aborderons également les techniques de découpage et d'indexation des vecteurs, et nous explorerons comment ajuster les dimensions des objets en fonction de vos besoins en matière de données. En outre, vous serez initié aux fonctions d'aide de R afin de résoudre les problèmes et d'approfondir vos connaissances.

Dans ce module, nous nous pencherons sur les matrices, une autre structure de données essentielle dans R. Vous apprendrez à créer des matrices à la fois de manière traditionnelle et à l'aide de lignes de commande simples pour plus d'efficacité. Nous explorerons le recyclage des matrices, la manière d'indexer des éléments spécifiques et les techniques de découpage des matrices pour récupérer des sous-ensembles de données. En outre, vous effectuerez des opérations arithmétiques sur les matrices et explorerez des sujets connexes tels que la gestion des données catégoriques, la création de facteurs et le travail avec des listes dans R pour une gestion plus complexe des données.

Dans ce module, nous aborderons les concepts de programmation de base qui vous permettent d'écrire un code R efficace et flexible. Vous apprendrez à utiliser les opérateurs relationnels et logiques, à travailler avec des vecteurs dans le cadre d'opérations logiques et à contrôler le flux de votre programme à l'aide des instructions if, else et else if. Nous explorerons également les boucles - telles que for, while et repeat - et nous plongerons plus profondément dans la construction de fonctions en tenant compte de la portée et des meilleures pratiques. Ces concepts sont essentiels pour automatiser des tâches et structurer des programmes R plus complexes.

Dans ce module, nous allons explorer les cadres de données, une structure de données essentielle pour traiter les données tabulaires dans R. Vous apprendrez à créer des cadres de données, à utiliser le package Tidyverse pour rationaliser la manipulation des données et à importer/exporter des ensembles de données de manière efficace. Nous aborderons des techniques clés telles que l'indexation, le découpage et l'extension des cadres de données, ainsi que des stratégies de gestion des données manquantes. Ces compétences vous permettront de travailler efficacement avec des ensembles de données du monde réel dans R.

Dans ce module, nous nous concentrerons sur les techniques essentielles de manipulation des données qui vous permettront de travailler efficacement avec de grands ensembles de données dans R. Vous explorerez le package (R) dplyr pour la transformation des données, y compris le filtrage, la mutation et le résumé des données. Nous verrons également comment échantillonner les données et utiliser l'opérateur pipe pour enchaîner les commandes de manière transparente. Enfin, vous apprendrez à mettre de l'ordre dans les ensembles de données à l'aide de fonctions telles que gather, separate, unite et spread, afin de préparer les données pour l'analyse dans un format structuré et propre.

Dans ce module, nous explorerons le puissant package ggplot2 pour créer différents types de visualisations de données dans R. Vous apprendrez à construire des histogrammes, des diagrammes en barres, des graphiques en boîte et des diagrammes de dispersion afin d'interpréter visuellement vos données. Nous reviendrons également sur le rôle des variables et sur la manière dont elles peuvent être représentées dans des formats graphiques. Ces visualisations vous aideront à découvrir des tendances, des schémas et des aperçus qui sont cruciaux dans les statistiques et la science des données.

Dans ce module, nous aborderons les concepts clés de l'Analyse exploratoire des données (AED) qui permettent de résumer et de comprendre la structure des données. Vous apprendrez les différences entre les populations et les échantillons, calculerez les mesures de tendance centrale et explorerez la distribution des données par le biais de l'asymétrie. Nous nous pencherons également sur les mesures de variabilité telles que la variance, l'Écart-type et le Coefficient de variation, et nous terminerons par une introduction à la covariance et à la corrélation, qui permettent d'identifier les relations entre les variables.

Dans ce module, nous explorerons les concepts fondamentaux des Tests d'hypothèse dans l'analyse statistique. Vous découvrirez les différentes distributions, l'importance de l'erreur standard et la manière de calculer et d'interpréter les intervalles de confiance. Nous verrons également comment effectuer des tests d'hypothèse, le rôle des Valeurs P et la différence entre les tests lorsque la variance de la population est connue ou inconnue. En outre, vous comparerez deux moyennes dans des scénarios d'échantillons dépendants et indépendants, tout en comprenant les erreurs potentielles qui peuvent survenir lors des tests d'hypothèse.

Dans ce module, nous allons nous plonger dans les principes fondamentaux de l'analyse de régression linéaire. Vous découvrirez le modèle de régression linéaire, sa comparaison avec la corrélation et sa représentation géométrique. Nous vous guiderons dans l'exécution de votre première régression dans R, dans l'interprétation du tableau de régression et dans la compréhension de la décomposition de la variabilité à l'aide de SST, SSR et SSE. En outre, vous explorerez la signification du R au carré et la manière dont il reflète le pouvoir explicatif du modèle. Ces concepts sont essentiels pour comprendre les relations dans les données.