Découvrir le langage R et son écosystème
Introduction au langage R et à ses usages
Qu'est-ce que R ? Présentation générale
Cas d’usage : statistique, data science, modélisation, visualisation
Exemples de projets ou secteurs d’application
Comprendre l’écosystème R
Présentation de CRAN (Comprehensive R Archive Network)
Packages : définition, installation, gestion
Packages de base et packages externes
Atelier pratique : installation et chargement de packages
Écrire du code en R
Types d’objets en R
Vecteurs
Listes
Data frames
Matrices
Facteurs
Atelier pratiques : création et manipulation de chaque type
Normes de codage en R
Bonnes pratiques de nommage
Commentaires
Organisation des scripts
Structures de contrôle
Conditionnelles : if, else
Boucles : for, while, repeat apply, lapply, map
Atelier pratique : écrire des structures conditionnelles et des boucles
Création de fonctions en R
Syntaxe de base
Arguments, valeurs de retour
Fonctions anonymes
Bonnes pratiques
Atelier : créer des fonctions pour automatiser des analyses
Techniques d’importation des données
Formats pris en charge : .txt, .csv, .xls(x), .sav
Fonctions : read.csv, readr, readxl, haven
Encodage, séparateur, gestion des NA
Atelier : importer différents formats de fichiers
Outils de base pour la gestion des données
Filtrer, sélectionner, trier
Créer de nouvelles variables
Fusionner, joindre
Reshaping (pivot_longer, pivot_wider )
Atelier : manipuler un data frame pour analyses
Création de projets et production de documents
Création de projets dans RStudio
Pourquoi utiliser des projets ?
Organisation des répertoires
Gestion des chemins relatifs
Atelier pratique : création d’un projet RStudio
Gestion de versions avec Git
Intégration Git dans RStudio
Initialisation d’un repositorie
Commit et historique
Atelier pratique : prise en main de Git dans RStudio
Options de création de documents
Quarto document
RMarkdown (.Rmd)
R Notebooks
Avantages et usages de chaque format
Atelier pratique : création d’un premier script et d’un RMarkdown
