Les bases de la programmation en R — DATAGOZ
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Formation

Les bases de la programmation en R

Cette formation propose une introduction claire et accessible aux bases de la programmation en R. Elle vous permet de découvrir les principes fondamentaux du langage, de comprendre son environnement de travail et d’apprendre à manipuler vos premières données. À travers des exemples simples et concrets, vous découvrirez les variables, les vecteurs, les fonctions, les conditions et les principales structures de programmation. Vous apprendrez également à écrire vos premiers scripts, à organiser votre code et à utiliser R pour réaliser des analyses de données simples.

Nouveau · Édition 2026
Mise à jour Français 72 leçons Attestation
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Plusieurs solutions de financement disponibles

Ce que tu apprendras

Message de bienvenue
Introduction à R
Introduction et structures
Régler l’environnement de travail
Importer et exporter des données en R
Packages et exporter des données en R
Statistiques de bases avec R
Introduction aux représentations graphiques en R
Création et exportation de rapports avec R
Conclusions

À propos de cette formation

Cette formation sur les bases de la programmation en R vise à offrir une approche complète, progressive et accessible des fondamentaux du langage R. Elle permet de découvrir l’environnement de programmation, de comprendre la structure du langage et d’apprendre à manipuler différents types de données.

À travers des exemples concrets et des exercices pratiques, les participants découvriront les variables, les vecteurs, les fonctions, les conditions, les boucles et les principales structures utilisées pour écrire un programme. La formation aborde également la création et l’exécution de scripts, la manipulation de données et les premières étapes de leur analyse avec R.

Les participants apprendront progressivement à écrire du code, à comprendre son fonctionnement, à identifier et corriger des erreurs simples, ainsi qu’à organiser leurs programmes de manière claire et efficace. Cette formation constitue ainsi une base solide pour poursuivre vers l’analyse de données, la statistique et la data science avec R.

Objectifs de la formation :
  • Acquérir une bonne maîtrise des bases de la programmation en R
  • Comprendre les principaux éléments et structures du langage R
  • Savoir créer et utiliser des variables, des vecteurs et des fonctions
  • Apprendre à écrire, exécuter et organiser des scripts
  • Manipuler et analyser des données simples
  • Développer les bases nécessaires pour progresser vers la statistique et la data science
Missions en programmation R
Les professionnels maîtrisant les bases de la programmation en R interviennent sur des missions variées liées à la manipulation, à l’analyse et au traitement des données. Ils utilisent les principaux outils et fonctionnalités du langage pour créer des scripts, automatiser certaines tâches et produire des analyses simples.

Ils savent organiser et manipuler différents types de données, utiliser des variables, des vecteurs, des fonctions, des conditions et des boucles afin de résoudre des problèmes de manière structurée. Ils sont également capables de lire, comprendre et modifier du code R existant.

Ces professionnels participent à la préparation et à l’analyse des données, en réalisant des calculs, des transformations et des traitements adaptés aux besoins d’un projet. Ils peuvent également identifier et corriger des erreurs simples afin d’améliorer le fonctionnement de leurs programmes.

Par ailleurs, ils développent progressivement une logique de programmation leur permettant de concevoir des solutions claires, organisées et réutilisables. Ces compétences constituent une base essentielle pour évoluer vers des domaines tels que la statistique, l’analyse de données et la data science.

Enfin, ils assurent une veille continue sur les outils et pratiques liés à R afin de développer leurs compétences et de rester à jour dans un environnement technologique en constante évolution.

Avantages des métiers accessibles après la formation
Les compétences acquises en programmation R offrent de nombreux avantages, notamment grâce à leur utilisation dans des domaines variés tels que la statistique, l’analyse de données, la recherche et la data science.

Les professionnels disposant de bases solides en R peuvent travailler sur la manipulation, le traitement et l’analyse des données. Ils développent également une meilleure compréhension de la programmation, ce qui leur permet d’automatiser certaines tâches et de résoudre différents problèmes de manière structurée.

Ces compétences constituent une base intéressante pour évoluer vers des métiers liés à l’analyse de données, à la statistique, au business intelligence ou à la data science. Elles permettent également de développer progressivement des connaissances plus avancées dans la programmation et l’utilisation d’autres outils technologiques.

Enfin, la maîtrise des fondamentaux de R favorise une plus grande polyvalence et ouvre la voie à de nombreuses possibilités d’évolution professionnelle dans un environnement où les compétences liées aux données occupent une place de plus en plus importante.

Carrières & Débouchés
Cette formation sur les bases de la programmation en R permet de développer des compétences utiles dans de nombreux domaines liés aux données, à la statistique et à la programmation. Elle constitue une première étape vers plusieurs métiers et spécialisations :
  • Analyste de données : collecte, traitement et analyse des données.
  • Data analyst junior : utilisation des données pour produire des analyses et des rapports.
  • Assistant statisticien : préparation et traitement de données statistiques.
  • Programmeur R junior : création et modification de scripts simples en R.
  • Chargé d’études : analyse de données pour réaliser des études et produire des résultats.
  • Analyste BI junior : exploitation des données pour accompagner la prise de décision.
  • Assistant data scientist : participation à la préparation et à l’analyse des données.
  • Chargé de reporting : création et automatisation de rapports à partir des données.
  • Analyste de recherche : traitement et analyse de données dans le cadre de projets de recherche.
Environnement de travail
Les professionnels maîtrisant les bases de la programmation en R évoluent dans des environnements de travail variés, notamment au sein d’entreprises, de centres de recherche, d’institutions publiques, d’universités ou d’organisations spécialisées dans l’exploitation des données.

Ils travaillent souvent en collaboration avec des analystes de données, des statisticiens, des data scientists, des chercheurs ou d’autres professionnels de l’informatique. Leur activité peut inclure la manipulation des données, la création de scripts, l’automatisation de certaines tâches et la réalisation d’analyses.

Ces professionnels évoluent dans des environnements où la qualité des données, la rigueur et la capacité à résoudre des problèmes sont essentielles. Ils doivent également s’adapter aux différents outils, méthodes et technologies utilisés dans les projets liés aux données.

Par ailleurs, leur travail peut s’effectuer en présentiel, en télétravail ou selon un mode hybride, en fonction de l’organisation et des besoins des projets.

Accessibilité
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Pour qui ?

Grand public curieux Étudiants & lycéens Professionnels en reconversion Agents du secteur public

Compétences acquises

Message de bienvenue Introduction à R Introduction et structures Régler l’environnement de travail Importer et exporter des données en R Packages et exporter des données en R Statistiques de bases avec R Introduction aux représentations graphiques en R Création et exportation de rapports avec R Conclusions

Cette formation comprend

Vidéos à la demandeSlides animées + voix off, multilingue
Exercices interactifs« Apprendre en faisant », corrigés auto
Ressources PDFFiches & notes téléchargeables
Certificat vérifiablePartageable sur LinkedIn
Quiz de validationGénérés par l'IA, en temps réel
Communauté & supportPose tes questions, échange

Programme

10 chapitres72 leçons~18 h de contenu
Accessible gratuitement Réservé aux abonnés
La plateforme de formation
Introduction à R Installer R Installer RStudio
Calcul arithmétique avec R Créer des objets Les parenthèses Les variables Les vecteurs Opérations avec les vecteurs Sélectionner une partie des éléments d’un vecteur Attribuer des étiquettes Reconnaitre et forcer la structure d’un vecteur Remplacer un élément d’un vecteur La fonction rep() pour la réplication des éléments et des vecteurs Matrices Créer une matrice Sélectionner des éléments d’une matrice Opérations sur une matrice Donner des étiquettes à lignes et colonnes Ajouter des lignes avec la fonction rbind() Ajouter des colonnes avec la fonction cbind() Opérations sur les colonnes et les lignes Les arrays Les dataframes Pivoter un dataframe Les listes Les facteurs Opérateurs logiques Les structures itératives Les fonctions Construire une fonction Fichiers de sortie
Choisir un dossier de travail Installer et récupérer un package Dépôts de paquets Obtenir des informations sur nos données Bases de données en ligne Fonctions utiles Séquences aléatoires Subsetting avec les fonctions de base Valeurs manquantes Supprimer les données dupliquées La famille apply La gestion des dates en R
Importation de données en R Saisir des données en R Importation des fichiers csv Importation des fichiers txt Importation des fichiers en excel Autres formats Exportation d’un fichier Télécharger un fichier à partir d’internet
Traitement des données avec les fonctions de base et plyr Traitement des données avec dplyr La fonction aggregate() Packages pour la restructuration et la réagrégation des données Le package tidyr
Statistiques de base Quelques éléments de statistiques descriptives Calcul des moyennes pondérées Créer un graphique Corrélation Test d’hypothèse Autres Création de fonction
Graphiques avec R : Base Le package ggplot2 et la fonction ggplot() La fonction qplot()
Création et exportation de rapports avec R
Obtenir de l’aide Conclusions

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Formateur · DATAGOZ

Une pédagogie claire et appliquée, avec des exemples concrets pour apprendre efficacement.

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Questions fréquentes

Aucun prérequis. La formation part de zéro et monte progressivement en complexité.
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