Analyse statistique de données avec le langage R
Certification RS6193
Formacodes 31025 | Data analytics
Formacodes 31025 | Data analytics
Codes NSF 326 | Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
Voies d'accès : Formation continue
Prérequis : Avoir déjà rédigé une ligne de code (dont formule Excel). Connaître les concepts de moyenne, médiane et écart-type. Avoir de l'appétence pour l’analyse et l’exploitation des données, le souhait d’automatiser des analyses et des pratiques, savoir ce qu’est un langage de programmation et connaître le vocabulaire qui s’y réfère et se laisser du temps pour la pratique après la formation.
Certificateurs :
Voies d'accès : Formation continue
Prérequis : Avoir déjà rédigé une ligne de code (dont formule Excel). Connaître les concepts de moyenne, médiane et écart-type. Avoir de l'appétence pour l’analyse et l’exploitation des données, le souhait d’automatiser des analyses et des pratiques, savoir ce qu’est un langage de programmation et connaître le vocabulaire qui s’y réfère et se laisser du temps pour la pratique après la formation.
Certificateurs :
| Certificateur | SIRET |
|---|---|
| THINKR | 81006451900020 |
Capacités attestées :
1.
Importer des données dans l’environnement R, en utilisant le(s) package(s) adéquat(s) et les lignes de code adaptées aux données, afin de vérifier leur qualité et réaliser leur mise en forme 2.
Visualiser des données importées dans l’environnement R sous forme de graphiques, tableaux et d’indicateurs statistiques adaptés à leur nature (moyennes, médianes et écarts-types…) 3.
Interpréter les indicateurs statistiques produits dans l’environnement R pour identifier des erreurs de saisie ou de collecte et les corriger à l’aide des lignes de code appropriées, afin de rendre le jeu de données complètement exploitable.
4.
Sélectionner des variables et des indicateurs statistiques pertinents en fonction des données ou de la commande, produire des tableaux et des graphiques mis en forme, permettant de comprendre et interpréter les données, en rédigeant les lignes de codes adaptées, afin de produire un rapport pour un tiers.
1.
Importer des données dans l’environnement R, en utilisant le(s) package(s) adéquat(s) et les lignes de code adaptées aux données, afin de vérifier leur qualité et réaliser leur mise en forme 2.
Visualiser des données importées dans l’environnement R sous forme de graphiques, tableaux et d’indicateurs statistiques adaptés à leur nature (moyennes, médianes et écarts-types…) 3.
Interpréter les indicateurs statistiques produits dans l’environnement R pour identifier des erreurs de saisie ou de collecte et les corriger à l’aide des lignes de code appropriées, afin de rendre le jeu de données complètement exploitable.
4.
Sélectionner des variables et des indicateurs statistiques pertinents en fonction des données ou de la commande, produire des tableaux et des graphiques mis en forme, permettant de comprendre et interpréter les données, en rédigeant les lignes de codes adaptées, afin de produire un rapport pour un tiers.
Objectif contexte :
Le titulaire de la certification est capable, dans une démarche de data science menée par son organisation, d'importer, manipuler, transformer et visualiser des données dans un rapport commenté reproductible dans le respect des bonnes pratiques de programmation en langage R.
Le titulaire de la certification est capable, dans une démarche de data science menée par son organisation, d'importer, manipuler, transformer et visualiser des données dans un rapport commenté reproductible dans le respect des bonnes pratiques de programmation en langage R.
Statistiques : :
| Année | Certifiés | Certifiés VAE | Taux d'insertion global à 6 mois | Taux d'insertion métier à 2 ans |
|---|---|---|---|---|
| 2020 | 19 | |||
| 2021 | 76 |