Contenu de l'AA

Les chapitres de cette AA sont: 

- Initiation aux logiciels (Logiciels R, RStudio, git & Markdown).
- Visualisation I, nuage de points et R Markdown
- Visualisation II, histogramme, densité, violon
- Visualisation III, barres, camembert, boxplot, composition et moteurs graphiques
- Traitement des données I, importation, variables, conversion, utilisation de dplyr
- Traitement des données II, cas par variables, contingence, population, échantillonnage, acquisition, chaînage des instructions
- Traitement des données III, utilisation de tidyr et traitement multi-tableaux, initiation aux bases de données
 

Supports principaux non reproductibles

Sans objet

Support complémentaires non reproductibles

Sans objet

Autres références conseillées

Barnier, J., 2018. Introduction à R et au tidyverse (https://juba.github.io/tidyverse/index.html). Ismay, Ch. & Kim A.Y, 2018. Moderndive: An introduction to statistical and data science via R (http://moderndive.com). Wickham, H. & Grolemund, G, 2017. R for data science (http://r4ds.had.co.nz). Cornillon, P.A. Et al, 2008. Statistiques avec R. Presses Universitaires de Rennes. 257pp. Dagnelie, P., 2007. Statistique théorique et appliquée, Volumes I et II (2ème ed.). De Boeck & Larcier, Bruxelles. 511pp (vol. I) 734pp (vol. II).

Mode d'enseignement

• Mixte

Types d'activités

• Travaux pratiques
• Exercices de création et recherche en atelier
• Projet sur ordinateur
• Etudes de cas

Evaluations

Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend