Acquis d'apprentissage

L'étudiant utilise le langage R pour décrire un jeu de données.

Objectifs

N°

Critères d’évaluations

Exigences

1

Connaitre les bases du langage R

L’étudiant est capable d’expliquer les concepts suivants : commande, argument, script, objet (type et classe), répertoire de travail, packages.

2

Être familier avec l’interface R studio

L’étudiant écrit ses commandes dans un script. Il utilise l’interface pour définir son répertoire de travail.

3

Créer des objets

L’étudiant est capable de créer des vecteurs, des matrices et des dataframe.

4

Connaître les commandes de base

L’étudiant est capable d’utiliser les commandes de la cheatsheet.

5

Importer un jeu de données depuis un fichier

L’étudiant est capable d’importer un jeu de données depuis un fichier en tenant compte des caractéristiques de ce même fichier : format, titre, valeurs manquantes.

6

Explorer un jeu de données

L’étudiant étudie le jeu de données en vérifiant la présence de valeurs manquante, d’erreur d’encodage, de valeurs aberrantes. Il extrait les valeurs problématiques et il les corrige. Il contrôlera également le format des colonnes.

7

Décrire le jeu de données

Pour répondre à la question, l’étudiant résume le jeu de données à l’aide de paramètres résumés : moyenne, écart-type, médiane, quartile, fréquence, pourcentage. Il les applique sur un ensemble de données en fonction ou non d’une seconde variable.

8

Réaliser des graphiques

Pour répondre à la question, l’étudiant est capable de choisir la bonne représentation graphique. Il comprendra les arguments fournis par l’enseignant pour améliorer l’esthétique.

9

Exporter les résultats d’analyse

L’étudiant est capable d’exporter des tableaux et des figures. Pour ces dernières, la résolution et la taille seront définies.

 

Contenu

Voir objectifs.

Table des matières

  • Importation
  • Manipulation
  • Exploration
  • Fonctions mathématiques
  • Graphiques
  • Graphiques professionnels (optionnel)

Exercices

Les travaux pratiques sont organisés sous la forme de séances de deux heures. Les étudiants consultent les ressources à leur disposition pour résoudre les exercices. Ils avancent en autonomie pour respecter l'échéancier. L'assistant est présent pour répondre aux questions.
 
L'étudiant est vivement encouragé à participer aux séances de travaux pratiques. Il respectera l'horaire qui lui a été assigné. Si l'étudiant souhaite changer de groupe, peu importe le motif, il contacte l'assistant par mail au moins 48h à l'avance. Ce dernier se réserve le droit d'accepter ou de refuser la demande.
 
L'étudiant avance dans les exercices de dehors des heures de cours.
 

Méthodes d'enseignement

L'enseignant introduira les éléments théoriques du langage R durant un cours magistral. Il met à disposition des étudiants un syllabus et des capsules vidéos.
 
Lors des travaux pratiques, les étudiants progressent dans l'acquisition des compétences de manière autonome en utilisant les ressources cités ci-dessus. Un assistant sera présent pour répondre aux questions. Les heures de travaux pratiques ne sont pas suffisantes pour réaliser l'ensemble des exercices. Un travail à la maison est nécessaire.
 
L'enseignant proposera un échéancier aux étudiants.
 

Méthode d'évaluation

L'évaluation se déroule en session via un test en ligne. L'étudiant résout un exercice similaire à ceux proposés durant l'année. L'examen est à court ouvert. Le laps de temps assez court de l'examen oblige l'étudiant à connaitre par coeur les notions théoriques et les fonctions du langage R. L'accès aux ressources permet à l'étudiant de se débloquer pour un problème ponctuel.

 

Sources, références et supports éventuels

Si l'étudiant souhaite faire l'acquisition d'un libre, l'enseignant "Le langage R au quotidien, traitement et analyse de données volumineuses" d'Olivier Decourt (Dunod). Son achat n'est pas obligatoire. Suffisamment de ressources sont mises à disposition de l'étudiant.

Langue d'instruction