Data science : création d’interfaces Shiny en langage R
Certification RS6195
Formacodes 31088 | Programmation 31026 | Data science
Formacodes 31088 | Programmation 31026 | Data science
Codes NSF 326 | Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
Voies d'accès : Formation continue
Prérequis : Etre capable de développer une fonction en langage R sous forme de package (ou avoir obtenu la certification "Data science : programmation avec le langage R" de THINKR), et préalablement être capable d'importer, nettoyer, visualiser des données et produire un rapport reproductible dans l'environnement R (ou avoir obtenu la certification "Analyse statistique de données avec le langage R" de THINKR) ; être rigoureux, méthodique, autonome, disponible et résistant face au stress.
Certificateurs :
Voies d'accès : Formation continue
Prérequis : Etre capable de développer une fonction en langage R sous forme de package (ou avoir obtenu la certification "Data science : programmation avec le langage R" de THINKR), et préalablement être capable d'importer, nettoyer, visualiser des données et produire un rapport reproductible dans l'environnement R (ou avoir obtenu la certification "Analyse statistique de données avec le langage R" de THINKR) ; être rigoureux, méthodique, autonome, disponible et résistant face au stress.
Certificateurs :
| Certificateur | SIRET |
|---|---|
| THINKR | 81006451900020 |
Capacités attestées :
1.
Identifier les jeux de données à exploiter et les caractéristiques d’interfaçage avec les utilisateurs finaux (fonctionnalités, visualisation des données, requêtes), ainsi que les spécificités techniques du contexte de déploiement de la solution, afin d’évaluer la faisabilité de la commande.
2.
Sélectionner et/ou développer des fonctions et des packages en langage R correspondant aux fonctionnalités attendues pour une interface de traitement de données et de production de rapports statistiques, dans un environnement logiciel R adapté, et les tester sur un jeu de données afin de produire un exemple de rapport.
3.
Développer et tester, en langage Shiny, des modules correspondants aux choix esthétiques et d’organisation de l’interface utilisateur, afin de favoriser leur maintenance et leur utilisation, puis compiler en package les lignes de codes.
1.
Identifier les jeux de données à exploiter et les caractéristiques d’interfaçage avec les utilisateurs finaux (fonctionnalités, visualisation des données, requêtes), ainsi que les spécificités techniques du contexte de déploiement de la solution, afin d’évaluer la faisabilité de la commande.
2.
Sélectionner et/ou développer des fonctions et des packages en langage R correspondant aux fonctionnalités attendues pour une interface de traitement de données et de production de rapports statistiques, dans un environnement logiciel R adapté, et les tester sur un jeu de données afin de produire un exemple de rapport.
3.
Développer et tester, en langage Shiny, des modules correspondants aux choix esthétiques et d’organisation de l’interface utilisateur, afin de favoriser leur maintenance et leur utilisation, puis compiler en package les lignes de codes.
Objectif contexte :
Dans une démarche de data science menée par son organisation, le titulaire est capable de concevoir des interfaces utilisateurs de traitement et de restitution des données (import, nettoyage, traitement, visualisation, modélisation, production de rapports) avec Shiny, qui soient maintenables, durables et modulaires.
Dans une démarche de data science menée par son organisation, le titulaire est capable de concevoir des interfaces utilisateurs de traitement et de restitution des données (import, nettoyage, traitement, visualisation, modélisation, production de rapports) avec Shiny, qui soient maintenables, durables et modulaires.
Statistiques : :
| Année | Certifiés | Certifiés VAE | Taux d'insertion global à 6 mois | Taux d'insertion métier à 2 ans |
|---|---|---|---|---|
| 2021 | 22 | |||
| 2020 | 8 |