Programmer en R pour la Data Science de A à Z
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Ce cours est dédié à l’apprentissage de la programmation en R appliqué à la Data Science. Si vous avez envie d’apprendre à coder, d’apprendre à manipuler de la data ou les deux, alors n’hésitez pas, ce cours est un concentré de tout ça !
Ce cours de 8 heures vous permettra dans un premier temps d’acquérir les outils nécessaires pour coder en R et faire de la Data Science. Puis il enchaînera sur la partie théorique de la programmation en R, avec des exercices à chaque étape, afin de comprendre la théorie en pratiquant. Dans un troisième temps, vous apprendrez à manipuler et explorer/visualiser des données efficacement. Enfin, un cas pratique de Data Science viendra reprendre tout ces concepts pour les appliquer sur des données réelles en plus de vous apprendre à appliquer des algorithmes de Machine Learning sur vos données.
A la fin de ce cours, vous serez capable d’aller récupérer un jeu de données qui vous intéresse et de l’analyser de A à Z pour en sortir les informations qui vous intéresse.
J’espère que ce cours vous plaira, j’ajouterai d’avantage de cas pratiques au fur et à mesure pour le rendre encore plus complet qu’il ne l’est déjà. Le but de ce cours de Data Science est réellement de vous apprendre à programmer en R, de vous faire pratiquer afin de devenir totalement autonome pour analyser tous les jeux de données qui vous intéresse. Et je compte bien vous aider à chaque étape pour arriver à cette finalité !
Pourquoi utiliser R ?
J’ai choisi R pour la simple et bonne raison que c’est un des langages les plus utilisés en Data Science. De plus, c’est un langage que je maîtrise et qui a fait ses preuves pour résoudre tout mes problèmes d’analyse de données. Mais aussi parce que c’est un langage de programmation libre, intuitif et très bien documenté. Enfin, R est un langage extrêmement efficace pour effectuer des analyses statistiques et de l’exploration de données.
Je veux que ce cours soit le plus complet possible. Ainsi, n’hésitez surtout pas à me contacter si vous avez la moindre question ou la moindre remarque sur ce cours. C’est aussi grâce à vous que je pourrais l’améliorer et le faire évoluer. Mon objectif est réellement de vous aider à devenir un Data Scientist autonome et passionné !
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5Les types de données (character, int, double, booléens, données manquantes)Video lesson
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6Les variablesVideo lesson
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7Les opérateurs arithmétiquesVideo lesson
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8Les vecteursVideo lesson
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9Opérations sur les vecteursVideo lesson
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10Manipuler les vecteurs grâce aux indexsVideo lesson
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11Qu'est-ce qu'une fonction en R ?Video lesson
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12Utiliser les fonctions fournis par RVideo lesson
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13Qu'est-ce qu'un package R ?Video lesson
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14Savoir utiliser l'aide de RVideo lesson
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15Exercice : manipuler un vecteur contenant les moyennes d'une classe de 20 élèvesVideo lesson
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16Qu'est ce qu'une matrice en R ?Video lesson
Créer une matrice manuellement et expliquer
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17colnames() et rownames()Video lesson
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18Accéder aux éléments d'une matriceVideo lesson
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19Modifier une matriceVideo lesson
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20Opérations sur les matricesVideo lesson
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21Exercice : manipuler une matriceVideo lesson
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22Qu'est ce qu'un dataframe en R ?Video lesson
Une matrice améliorée
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23colnames() et rownames()Video lesson
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24Importation de donnéesVideo lesson
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25Exportation de donnéesVideo lesson
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26Accéder aux éléments d'un dataframeVideo lesson
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27Créer un sous-ensemble à partir d'un dataframeVideo lesson
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28Exercice : manipuler les dataframesVideo lesson
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29Les opérateurs logiquesVideo lesson
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30Les instructions de condition (if ... else)Video lesson
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31Les instructions de boucles (for)Video lesson
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32Les instructions de boucles (while)Video lesson
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33Exercice sur les instructions de condition et les boucles en RVideo lesson
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34Comment créer sa propre fonction en RVideo lesson
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35apply()Video lesson
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36aggregate() et by()Video lesson
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37Dplyr : les tibblesVideo lesson
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38Dplyr : select()Video lesson
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39Dplyr : filter()Video lesson
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40Dplyr : l'opérateur pipe (%>%)Video lesson
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41Dplyr : arrange()Video lesson
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42Dplyr : summarise()Video lesson
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43Dplyr : group_by()Video lesson
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44Dplyr : mutate()Video lesson
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45Exercice : explorer les données de l'ensemble des fast-foods aux USAVideo lesson
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46Créer son premier graphique avec la fonction plot()Video lesson
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47Créer des graphiques plus élaborés avec ggplot2Video lesson
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48ggplot2 : Les couleurs, les formes et les taillesVideo lesson
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49ggplot2 : La légende (introduction des thèmes)Video lesson
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50ggplot2 : Axes et titresVideo lesson
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51ggplot2 : Combiner plusieurs graphes (facet)Video lesson
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52ggplot2 : Ajouter des annotations au graphiqueVideo lesson
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53ggplot2 : Les différents types de graphes (geoms)Video lesson
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54Exercice : visualisation des données de l'ensemble des fast-foods aux USAVideo lesson
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55BONUS : rendre votre graphique interactif avec PlotlyVideo lesson
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56Qu'est ce que l'apprentissage automatique (machine learning) ?Video lesson
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57Données : prédire la souscription d'un client à un produit bancaireVideo lesson
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58Visualisation des données avec ggplot2Video lesson
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59Création d'un jeu de données d'entrainement et de testVideo lesson
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60Traitement des classes déséquilibrées et normalisationVideo lesson
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61Entrainer un modèle avec Caret : méthode Naive BayesVideo lesson
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62Entraîner un modèle avec Caret : méthode SVM (Support Vector Machine)Video lesson
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63Trouver les variables prédictives les plus importantesVideo lesson
![7585](https://academiaraqmya.gov.ma/wp-content/uploads/2021/04/1722764_4e98_10.jpg)