Formation modulaire
R
R est le langage de référence de la statistique appliquée. Conçu par des statisticiens pour des statisticiens, il propose nativement tout ce que les autres outils ajoutent par extension : modèles linéaires et non linéaires, séries temporelles, analyses multivariées, plans de sondage complexes, épidémiologie. RStudio, son environnement de travail, en fait un outil confortable et lisible, y compris pour quelqu'un qui découvre la programmation.
- Durée
- 5 séances, 18 heures
- Modalité
- Présentiel ou en ligne
- Validation
- Attestation de formation
Investissement79 000 FCFA
À l'issue de la formation, vous saurez
- Installer et utiliser R et RStudio, et organiser un projet d'analyse proprement
- Comprendre les structures de données de R : vecteurs, facteurs, listes, tableaux de données
- Importer des données depuis Excel, CSV, SPSS, Stata ou une plateforme de collecte mobile
- Nettoyer et transformer une base avec les fonctions du tidyverse
- Produire des statistiques descriptives et des tableaux de synthèse publiables
- Réaliser et interpréter les tests statistiques courants et une régression linéaire ou logistique
- Construire des graphiques de qualité professionnelle avec ggplot2
- Automatiser un traitement répétitif par des fonctions et des boucles
- Produire un rapport reproductible en Word, PDF ou HTML avec R Markdown ou Quarto
- Documenter et archiver son travail pour qu'il reste réexécutable des mois plus tard
À qui s'adresse la formation
Public cible
La formation s'adresse en priorité aux personnes qui produisent ou exploitent des données dans un cadre professionnel ou académique : agents de suivi-évaluation, statisticiens, chercheurs, doctorants, épidémiologistes, personnel de santé publique, économistes, démographes, consultants en études. Le tarif est unique, quels que soient la profession et la structure.
Prérequis
Trois conditions sont nécessaires :
- Justifier d'un niveau BAC+3, licence obtenue ou en cours de dernière année, toutes filières confondues
- À défaut de ce niveau, être déjà familiarisé avec l'analyse de données dans le cadre professionnel : traitement de bases d'enquête, production de statistiques, suivi d'indicateurs
- Disposer d'un ordinateur portable personnel, sur lequel R et RStudio seront installés pendant la première séance
Aucune expérience de la programmation n'est exigée. En revanche, l'exigence de niveau posée ci-dessus n'est pas formelle : en dix-huit heures, il n'est pas possible d'installer à la fois les réflexes logiques du code et la compréhension des méthodes statistiques. Une pratique préalable de l'analyse de données, sous Excel, SPSS ou tout autre outil, constitue le meilleur passeport pour suivre ce parcours confortablement.
Programme détaillé
5 séances · 18 h d'encadrement
- Installation de R puis de RStudio sur l'ordinateur de chaque participant
- La différence entre R, le langage, et RStudio, l'environnement de travail
- Les quatre panneaux de RStudio : console, script, environnement, fichiers et graphiques
- Écrire dans la console ou dans un script, et pourquoi le script s'impose très vite
- Les projets RStudio : organiser un dossier de travail, en finir avec les chemins d'accès cassés
- Les objets et l'affectation, la logique du nommage
- Les types de base : numérique, caractère, logique, facteur
- Les vecteurs, leur création et leur manipulation par indice
- Les fonctions : appeler, passer des arguments, lire l'aide intégrée
- Installer et charger un paquet depuis le dépôt CRAN
- Lire un message d'erreur et un avertissement, et distinguer les deux
- Les erreurs de débutant les plus fréquentes en R et leur correction
- Exercice guidé : premier script de calcul d'indicateurs commenté ligne par ligne
- Le tableau de données, la structure centrale de toute analyse en R
- Les listes et les matrices, et les situations où elles servent réellement
- Les facteurs : coder une variable qualitative, ordonner ses modalités, renommer ses niveaux
- Le traitement des valeurs manquantes en R et le comportement des fonctions face à celles-ci
- Charger un fichier CSV et maîtriser séparateur, décimale et encodage
- Charger un classeur Excel avec le paquet readxl, feuille par feuille
- Récupérer une base SPSS, Stata ou SAS avec le paquet haven, en conservant les étiquettes de valeurs
- Récupérer un export de KoboToolbox ou d'ODK
- Explorer une base chargée : dimensions, structure, résumé, valeurs uniques
- Contrôler la qualité d'une base avant toute analyse
- Le tuyau, l'opérateur qui rend le code lisible de gauche à droite
- Les conditions et les boucles, et pourquoi on les remplace souvent par des fonctions vectorisées
- Écrire sa propre fonction pour ne plus recopier le même bloc de code
- Exporter un résultat vers CSV ou vers Excel
- Exercice guidé : charger et diagnostiquer trois bases de formats différents
- Ce qu'est le tidyverse et pourquoi il a transformé la pratique de R
- Sélectionner des colonnes et filtrer des lignes avec dplyr
- Trier, renommer, réordonner les variables
- Créer et recoder des variables, y compris par conditions multiples
- Regrouper une variable continue en classes
- Regrouper par catégorie et agréger : effectifs, moyennes, sommes, indicateurs personnalisés
- Les résumés par sous-groupe et les tableaux de synthèse à plusieurs niveaux
- Fusionner deux bases par une clé commune et comprendre les différents types de jointures
- Empiler plusieurs fichiers de même structure
- Passer du format large au format long avec tidyr, et l'inverse
- Nettoyer du texte avec stringr : espaces, casse, accents, extraction de motifs
- Traiter les dates avec lubridate : conversion, extraction, calcul de durées
- Détecter et traiter les doublons et les valeurs aberrantes
- Produire un tableau croisé prêt à être exporté vers Word
- Exercice guidé : nettoyer et synthétiser une base d'enquête de plusieurs milliers d'observations
- Les statistiques descriptives adaptées à chaque type de variable
- Les tableaux de résultats publiables avec gtsummary ou flextable
- Vérifier une distribution : histogramme, boîte à moustaches, test de normalité
- Le test du khi-deux d'indépendance et ses conditions d'application
- Le test t et son alternative non paramétrique
- L'analyse de variance et les comparaisons multiples
- Les corrélations de Pearson et de Spearman
- La régression linéaire : ajustement, coefficients, qualité du modèle, diagnostic des résidus
- La régression logistique et la lecture des rapports de cotes
- Rédiger correctement la lecture d'un résultat statistique, sans surinterpréter
- La grammaire des graphiques et la logique de ggplot2
- Construire pas à pas un graphique : données, esthétiques, géométries, échelles, thème
- Les graphiques essentiels : barres, courbes, histogramme, boîte à moustaches, nuage de points
- Décliner un graphique par sous-groupe avec les facettes
- Personnaliser titres, légendes, couleurs et polices, puis exporter en haute résolution
- Exercice guidé : produire l'analyse statistique complète et illustrée d'une base réelle
- Le principe du document reproductible : le rapport se régénère quand la base change
- Découverte de R Markdown et de Quarto, et choix entre les deux
- Structurer un document : texte, blocs de code, options d'affichage
- Insérer un tableau et un graphique produits par le code, sans copier-coller
- Appeler une valeur calculée directement dans une phrase du texte
- Générer le rapport en Word, en PDF et en HTML à partir du même fichier source
- Appliquer un modèle Word aux normes de sa structure
- Mise en application collective : le groupe traite un cas complet, de la base brute au rapport final
- Points d'arrêt réguliers pour comparer les solutions produites et discuter les approches divergentes
- Le formateur ou la formatrice circule entre les postes tout au long de la séance
- Synthèse finale : la démarche type à reproduire face à n'importe quelle nouvelle base
Évaluation et certification
Il n'y a pas d'évaluation finale dans ce parcours. La formation étant courte et intensive, elle vise l'acquisition d'une pratique, non la validation d'un niveau par examen.
Une attestation de formation est remise à chaque participant à l'issue de la cinquième séance. Elle est délivrée par Waaldé Impact, signée par le formateur ou la formatrice, et mentionne l'intitulé de la formation, le volume horaire de 18 heures, la période et la liste des modules suivis.
Prochaines sessions
Prochaines dates en préparation
Laissez votre email : nous vous prévenons dès l'ouverture des inscriptions.
Questions fréquentes
79 000 FCFA par participant. Pour former une équipe ou une organisation, le tarif est établi sur devis.
5 séances, 18 heures.
Oui : vous pouvez la suivre en présentiel ou en ligne, selon votre choix.
Trois conditions sont nécessaires : justifier d'un niveau BAC+3, licence obtenue ou en cours de dernière année, toutes filières confondues ; à défaut de ce niveau, être déjà familiarisé avec l'analyse de données dans le cadre professionnel : traitement de bases d'enquête, production de statistiques, suivi d'indicateurs ; disposer d'un ordinateur portable personnel, sur lequel R et RStudio seront installés pendant la première séance ; aucune expérience de la programmation n'est exigée. En revanche, l'exigence de niveau posée ci-dessus n'est pas formelle : en dix-huit heures, il n'est pas possible d'installer à la fois les réflexes logiques du code et la compréhension des méthodes…
Une attestation de participation est remise à l'issue de la formation.
Remplissez la demande d'inscription en ligne : aucun paiement n'est demandé sur le site. Le cabinet examine votre dossier, puis vous contacte pour confirmer votre place et les modalités de paiement. Aucune session n'est programmée pour le moment : laissez votre email sur cette page pour être prévenu de l'ouverture des inscriptions.
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