Formation Maîtriser l'Analyse de Données avec R pour le Big Data
Apprenez l'analyse de données avec R. Visualisez et interprétez des données complexes. Devenez autonome pour vos projets data analytics. Acquisition des bases solides pour le traitement statistique et la modélisation prédictive avec R. Développez une expertise réclamée en science des données.
Acquérir les bases solides du traitement statistique et de la modélisation prédictive avec R
Apprendre à manipuler et préparer des données avec R
Développer les compétences nécessaires pour réaliser des visualisations de données percutantes
Apprendre à appliquer des analyses statistiques fondamentales et à construire des modèles prédictifs simples
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction à R et RStudio
—Installation de R et RStudio
—Interface de RStudio : console, éditeur, environnement
—Bases du langage R : variables, opérateurs, types de données
—Premiers scripts et gestion de projets
02
Manipulation de données avec dplyr
—Importation de données (CSV, Excel)
—Filtrage et sélection de données (filter(), select())
—Tri et organisation (arrange())
—Création de nouvelles variables (mutate())
03
Agrégation et jointures de données
—Groupement et résumé de données (group_by(), summarise())
—Tables de contingence et croisements
—Jointures de tables (inner_join, left_join, etc.)
—Gestion des valeurs manquantes
04
Visualisation de données avec ggplot2 - Bases
—Créer des graphiques de base avec ggplot2 pour des données simples
—Personnaliser les éléments d'un graphique : titres, axes et légendes
—Utiliser les couches pour ajouter des éléments graphiques supplémentaires
—Appliquer des thèmes pour améliorer l'esthétique des visualisations
—Exporter des graphiques au format approprié pour des rapports professionnels
05
Visualisation de données avec ggplot2 - Avancé
—Boxplots et violons (geom_boxplot(), geom_violin())
—Graphiques en lignes (geom_line())
—Facettes et sous-graphiques (facet_wrap(), facet_grid())
—Personnalisation des titres et légendes
06
Statistiques Descriptives
—Mesures de tendance centrale (moyenne, médiane, mode)
—Mesures de dispersion (variance, écart-type, quartiles)
—Distribution des données
—Analyse bivariée simple
07
Tests Statistiques Paramétriques
—Introduction aux tests d'hypothèse
—Test t de Student (unilatéral, bilatéral)
—Analyse de la variance (ANOVA)
—Interprétation des p-values
08
Tests Statistiques Non-Paramétriques
—Identifier les tests non-paramétriques appropriés selon les données disponibles
—Appliquer le test de Wilcoxon pour comparer deux échantillons appariés
—Utiliser le test de Kruskal-Wallis pour analyser des données à plusieurs groupes
—Réaliser des analyses de corrélation avec le test de Spearman
—Interpréter les résultats des tests non-paramétriques pour des décisions informées
09
Introduction à la modélisation linéaire
—Comprendre la régression linéaire simple
—Ajustement d'un modèle (lm())
—Interprétation des coefficients
—Vérification des hypothèses du modèle
10
Modélisation linéaire multiple et régression logistique
—Appliquer la modélisation linéaire multiple à des jeux de données réels
—Interpréter les coefficients d'une régression linéaire multiple
—Évaluer la performance d'un modèle de régression avec des métriques appropriées
—Réaliser une régression logistique pour des variables cibles binaires
—Valider les hypothèses de la régression logistique avec des tests statistiques
11
Prétraitement et Nettoyage de Données
—Évaluer la qualité des données et identifier les valeurs manquantes
—Appliquer des techniques de transformation des données pour l'analyse
—Utiliser des fonctions de nettoyage pour standardiser les formats de données
—Détecter et traiter les doublons dans les ensembles de données
—Normaliser les données pour les rendre prêtes à l'analyse statistique
12
Présentation des résultats et Rapports R Markdown
—Création de rapports dynamiques avec R Markdown
—Intégration de code, texte et graphiques
—Exportation vers HTML, PDF, Word
—Bonnes pratiques pour la communication des analyses
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de notre formation "Maîtriser l'Analyse de Données avec R pour le Big Data" est d'apprendre à manipuler et préparer des données avec R. Cette compétence est essentielle, car une bonne préparation des données est souvent la clé du succès dans toute analyse. En maîtrisant cet aspect, les apprenants pourront aborder des ensembles de données complexes avec confiance et efficacité.
Un défi fréquent auquel sont confrontés les apprenants dans le domaine de l'analyse de données est la difficulté à passer de la théorie à la pratique. Beaucoup ont des bases théoriques solides, mais peinent à appliquer ces connaissances dans des contextes réels. Cette formation mettra l'accent sur des cas pratiques et des exercices concrets, permettant ainsi aux participants de surmonter ce fossé et de développer des compétences appliquées précieuses.
Ce qui distingue notre formation des autres approches est notre intégration d'outils avancés comme ggplot2 pour la visualisation des données. Non seulement nous enseignons les bases de la visualisation, mais nous allons également plus loin en explorant des techniques avancées qui permettent de créer des visualisations percutantes et informatives. Cela donne aux apprenants une longueur d'avance dans la présentation de leurs analyses et la communication des résultats.
Pour tirer le maximum de cette formation, nous recommandons aux participants de s'impliquer activement dans les exercices pratiques et de ne pas hésiter à poser des questions. La collaboration avec d'autres professionnels du secteur enrichira l'expérience d'apprentissage. Approchez chaque module avec curiosité, et mettez en pratique les concepts abordés, car c'est ainsi que vous consoliderez vos compétences et préparerez votre future carrière dans l'analyse de données.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data
🎯
Initiation Complète à R
Découvrez R et RStudio dès le premier module, posant les bases essentielles pour toute analyse de données, quelle que soit votre expérience.
📊
Manipulation Avancée des Données
Maîtrisez dplyr pour manipuler et préparer vos données efficacement, un atout crucial pour tout professionnel de la data.
📈
Visualisations Impactantes
Apprenez à créer des visualisations percutantes avec ggplot2, vous permettant de présenter vos données de manière claire et convaincante.
🔍
Analyses Statistiques Fondamentales
Acquérez des compétences en statistiques descriptives et apprenez à interpréter vos résultats pour des décisions data-driven.
🔗
Agrégation et Jointures de Données
Comprenez comment combiner différentes sources de données grâce à l'agrégation et aux jointures, élargissant vos capacités analytiques.
🚀
Modélisation Prédictive Simplifiée
Développez des modèles prédictifs simples qui vous permettront d'anticiper des tendances et d'améliorer vos analyses.
Compétences acquises
Manipuler et préparer des données avec R
Maîtriser l'importation, le nettoyage, la transformation et l'agrégation de jeux de données, incluant la gestion des valeurs manquantes et des formats, en utilisant les packages et fonctions essentielles de R.
Réaliser des visualisations de données percutantes
Concevoir et produire divers types de graphiques statistiques (nuages de points, histogrammes, barres, boxplots) avec ggplot2 pour explorer et communiquer efficacement des tendances et des relations dans les données.
Appliquer des analyses statistiques fondamentales
Effectuer des statistiques descriptives, choisir et appliquer des tests d'hypothèse paramétriques et non-paramétriques pertinents, et interpréter leurs résultats pour tirer des conclusions éclairées.
Construire des modèles prédictifs simples
Exploiter les bases de la modélisation linéaire et logistique pour analyser les relations entre variables, faire des prédictions et évaluer la performance des modèles.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Débutants en analyse de données
Professionnels de la data
Chercheurs & Académiques
Développeurs & Programmeurs
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une bonne connaissance des bases de la statistique et de la programmation est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Un examen final pour évaluer les compétences acquises
Des exercices pratiques et des projets individuels pour évaluer la capacité à appliquer les connaissances
Un feedback régulier des instructeurs pour évaluer les progrès et les difficultés
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Après la formation, un participant a utilisé R pour automatiser l'analyse de grandes quantités de données, ce qui a considérablement réduit le temps de traitement. »
« Dans une réunion, un participant a présenté des visualisations créées avec ggplot2, ce qui a permis de mieux illustrer les tendances des données à son équipe. »
Questions fréquentes
- Connaissances de base en informatique.
- Aucun prérequis en programmation R n'est nécessaire.
- Familiarité avec les concepts de base des statistiques est un plus mais non obligatoire, les concepts clés seront abordés.
- Un ordinateur portable (Windows, macOS ou Linux).
- Une connexion internet stable.
- Les logiciels R et RStudio installés (instructions fournies avant la formation).
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Cette formation est conçue pour les débutants en science des données, mais des connaissances préalables en statistique et en programmation sont recommandées.
Les participants auront accès à un environnement de travail virtuel avec R installé, ainsi qu'à d'autres outils nécessaires pour la formation.
Il est recommandé de préparer environ 5-10 heures avant le début de la formation pour installer les logiciels nécessaires et se familiariser avec l'environnement de travail virtuel.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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