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Cours

R pour les utilisateurs de SAS

Débutant4 h

Apprenez à transposer vos connaissances SAS en R et à analyser des données avec ce langage logiciel gratuit et puissant.

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Plébiscité par des apprenants dans des milliers d’entreprises

Description du cours

Si vous avez de l’expérience avec SAS et souhaitez apprendre R, ce cours est fait pour vous. R est GRATUIT (coût) et OUVERT (licence) et fait partie des langages logiciels qui croissent le plus rapidement pour les statistiques et la data science. Ce cours propose une introduction progressive au langage R ; chaque chapitre établit une correspondance détaillée entre les fonctions R et les procédures SAS, en soulignant similitudes et différences. Vous prendrez vos repères dans l’environnement R et découvrirez comment préparer, visualiser et modéliser des données, puis personnaliser vos résultats pour la présentation finale. Tout au long du cours, vous suivrez un flux de travail cohérent : contrôle et nettoyage de la qualité des données, exploration des relations, modélisation et présentation des résultats. Vous repartirez avec des exemples de code qui serviront de modèles à appliquer immédiatement à votre propre jeu de données.

Prérequis

Aucun prérequis pour ce cours

Programme de formation

Plan du cours

1

Premiers pas avec R

Ce premier chapitre vous familiarise avec l’environnement de programmation R. Vous apprendrez à obtenir de l’aide, charger un jeu de données et étendre les fonctionnalités en ajoutant des packages. Vous commencerez à travailler avec le jeu de données abalone (via le flux de travail du package dplyr) pour obtenir des statistiques descriptives et créer des visualisations utiles (avec le package ggplot2).
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2

Préparation des données

Maintenant que vous avez pris vos repères dans l’environnement R, ce chapitre approfondit votre compréhension de la polyvalence de R pour travailler avec des objets de données. Vous apprendrez à créer et modifier des variables dans le jeu de données abalone. En mobilisant vos compétences de visualisation avec ggplot2, vous mettrez en évidence les erreurs présentes dans les données abalone, puis vous créerez un jeu de données final nettoyé, prêt pour l’analyse et la modélisation.
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3

Exploration des données

Une fois votre jeu de données nettoyé, l’étape suivante est l’exploration. Dans le chapitre 3, vous apprendrez à calculer des statistiques descriptives, explorer les associations (par exemple, corrélations) entre variables et réaliser des tests statistiques bivariés (par exemple, tests t et tests du chi carré). Vous créerez également des visualisations graphiques illustrant les associations bivariées et les tests de comparaison de groupes.
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4

Modèles et présentation

Dans ce dernier chapitre, vous apprendrez à travailler avec l’un des types d’objets de données les plus polyvalents de R : la liste. Ces compétences vous permettront d’enregistrer et de manipuler vos résultats issus des statistiques descriptives, des associations et des comparaisons de groupes. Vous apprendrez aussi à effectuer une ANOVA (analyse de la variance) et une régression linéaire dans R. Vous mettrez toutes vos compétences en pratique dans les exercices finaux pour créer les meilleurs modèles de prédiction de l’âge des abalones à partir de leur sexe, de leur taille et de leurs mesures de poids.
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