Programmer en R pour la Data Science de A à Z
About this course
Ce cours complet et pratique vous apprend à programmer en R pour analyser des données et appliquer des méthodes de Machine Learning, sans prérequis. Nous commençons par l’installation de R et RStudio (Windows/Mac/Linux) puis la prise en main de l’environnement : projets, scripts, console, packages essentiels.Vous apprendrez les bases de la programmation (variables, types, conditions, boucles, fonctions) avec des exercices à chaque étape pour ancrer les notions. Nous passerons ensuite à la manipulation de données : vecteurs, matrices, dataframes, import/export de CSV, gestion des valeurs manquantes, transformations avec dplyr (select, filter, mutate, arrange, group_by, summarise). Côté visualisation, vous créerez des graphiques clairs et esthétiques avec ggplot2 (aes, geoms, axes, titres, légende, facettes, annotations).Un cas pratique de Data Science vous guidera de A à Z : exploration, préparation des données, choix d’indicateurs, modélisation simple, évaluation et interprétation des résultats.Objectif final : être autonome pour récupérer un dataset, l’explorer, le transformer, le visualiser et dégager des insights actionnables.Mise à jour 2025 : ajout de quiz thématiques (programmation, dplyr, ggplot2, matrices/dataframes) pour réviser efficacement, plus des ressources téléchargeables.Ce cours s’adresse aux débutants motivés, étudiants, professionnels en reconversion, scientifiques, marketeurs ou toute personne souhaitant analyser ses données avec R de manière structurée et moderne. Je reste disponible en Q&A pour vous accompagner tout au long de votre apprentissage.AmandineLogo créé par Pikisuperstar - Freepik\.com
65/100
CourseAsk score
- What the provider tells you
- 45/45
- Who stands behind it
- 8/35
- How complete the listing is
- 12/20
Scores how much the provider publishes and who stands behind it — not how well it is taught.
What you'll learn
- programming in R
- data manipulation with dplyr
- data visualization with ggplot2
- data exploration and preparation
- simple modeling and evaluation of results
Course objectives
- become proficient in using R and RStudio for data science
- gain the ability to analyze, transform, and visualize data
- complete a full data science project independently
Price shown by Udemy — confirm on their site.
Enroll on UdemyYou'll be redirected to Udemy to complete enrollment.
- Listed & compared by CourseAsk
- English · 0
Coursera