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