Maîtriser les opérations arithmétiques basiques avec R.

Appliquer les commandes R pour des manipulations simples.

Exécuter des scripts de base en R.

Comprendre l'origine et l'histoire de R

Explorer les principales fonctionnalités de R

Découvrir l'interface RStudio.

Utiliser les consoles pour exécuter du code.

Écrire des scripts dans RStudio.

Installer R et RStudio.

Configurer R pour le développement.

Vérifier l'installation correcte de R.

Installer des paquets en R.

Mettre à jour les paquets existants.

Supprimer des paquets inutilisés.

Comprendre les messages d'erreur en R

Appliquer des techniques de débogage basique

Importer des fichiers CSV en R.

Exporter les résultats en différents formats.

Maîtriser la création et manipulation des vecteurs en R.

Utiliser efficacement les matrices et tableaux pour structurer les données.

Créer et explorer des Data Frames

Filtrer les données efficacement

Extraire des sous-ensembles spécifiques

Nettoyer efficacement les valeurs manquantes.

Maîtriser la fusion et la jointure de Data Frames.

Optimiser les opérations de gestion de données.

Créer des graphiques simples avec R.

Personnaliser des graphiques pour une meilleure lisibilité.

Comprendre les fonctions dplyr essentielles.

Utiliser les pipelines avec %>%.

Optimiser la manipulation des données avec dplyr.

Maîtriser l'utilisation des thèmes.

Personnaliser les axes et les légendes.

Optimiser l'apparence des graphiques.

Comprendre le mapping esthétique dans ggplot2.

Maîtriser le facettage de graphiques avec ggplot2.

Créer des graphiques à secteurs et bâtons en R.

Construire des graphiques de dispersion et lignes élégants.

Utiliser ggplot2 pour des visualisations avancées.

Comprendre la philosophie de ggplot2.

Maîtriser la syntaxe de base de ggplot2.

Créer des cartes de base.

Intégrer ggmap pour enrichir les visualisations.

Combiner des données spatiales avec ggplot2.

Créer des animations avec gganimate.

Rendre les graphiques interactifs avec ggplotly.

Maîtriser l'utilisation de tryCatch.

Créer des messages d'erreur personnalisés en R.

Maîtriser l'utilisation des fonctions purrr.

Comprendre les fonctions d'ordre supérieur.

Appliquer la programmation fonctionnelle en R.

Maîtriser la création de fonctions en R.

Comprendre la portée des variables dans R.

Développer des fonctions pour optimiser le code.

Structurer des projets avec R

Maîtriser R Markdown pour documenter

Maîtriser les bases de httr.

Savoir récupérer des données depuis une API.

Manipuler des données API efficacement.

Utiliser des outils de profilage et benchmarking.

Appliquer les techniques de vectorisation en R.

Comprendre les mesures de tendance centrale.

Analyser la dispersion des données.

Utiliser R pour visualiser des données statistiques.

Maîtriser les tests t et ANOVA.

Appliquer les tests de chi-deux.

Interpréter les résultats des tests statistiques de base.

Comprendre les modèles de régression simple.

Interpréter les résultats de la régression.

Comprendre les concepts de base des séries temporelles.

Appliquer les modèles ARIMA pour la prédiction.

Comprendre l'ACP et la classification.

Maîtriser l'analyse en clusters.

Maîtriser la modélisation avec le package caret.

Évaluer efficacement les performances des modèles.

Planifier efficacement un projet R.

Mettre en œuvre un projet de manière structurée.

Présenter clairement les résultats du projet.

Maîtriser les bases de Shiny.

Concevoir des tableaux de bord interactifs.

Maîtriser l'utilisation de Git.

Partager du code sur GitHub.

Garantir la reproductibilité des projets.

Maîtriser bigmemory pour le Big Data

Utiliser SparkR pour les analyses avancées

Optimiser le traitement des grandes données

Intégrer R dans des pipelines CI/CD.

Utiliser R avec des pratiques DevOps.

Optimiser des workflows R pour un usage professionnel.

Maîtriser l'utilisation de Keras avec R.

Intégrer TensorFlow pour développer des réseaux neuronaux.

Appliquer R au deep learning avancé.