Formation théorique

Formation au logiciel R

> Session :

Du 12 au 14 octobre 2016 à Lyon

Du 18 au 20 octobre 2017 à Lyon

> Durée : 3 journées – 21 heures

> Pédagogie : Effectif : 14 Personnes
La formation repose sur une riche iconographie (films et photos) que les participants sont amenés à commenter dans une dynamique interactive
Remise de support de cours
La formation sera sanctionnée par une attestation de formation.

Référence : BIF-08

> Frais pédagogiques

1500 € HT

Académiques : 1350 € HT

> Intervenant :

Dr. G. Perrière
Dr. C. Oger
Dr. C. Deschamps

> Public concerné :

Personnels scientifiques et techniques souhaitant maîtriser R


PROGRAMME

ELÉMENTS DE BASE DE R
introduction
l’application, l’archive du CRAN et les sites miroirs,
les bibliothèques (packages)
lancement de l’application, sauvegardes, documentation
objets, opérateurs et fonctions, valeurs manquantes
Structure de données : vecteurs, facteurs, listes, matrices, data.frame
entrées/sorties de données,
structures de controle : exécutions conditionnelles (if, else), boucles (for, while), les fonctions apply, création d’une fonction, portée des variables

 

INTRODUCTION AUX GRAPHIQUES AVEC R
visualiser les données, une étape essentielle de l’analyse exploratoire des données
R, un outil flexible et puissant pour réaliser des graphiques
fonctions graphiques principales et secondaires
graphiques appropriés aux variables quantitatives, qualitatives, croisées ajouter des éléments à un graphique, options des graphiques et paramètres dispositifs graphiques et formats de sortie des graphiques

 

STATISTIQUES DE BASE SOUS R
statistiques descriptives : moyenne, médiane, variance, écart-type, quantiles, covariance, corrélation
test d’hypothèses : principe, risques, hypothèse nulle et hypothèse alternative,règle de décision, p-value, choix d’un test statistique (paramétrique, non paramétrique, tables de contingence
ANOVA à 1 et 2 facteurs
régression linéaire; graphiques diagnostiques de la régression
l’objet modèle linéaire dans R

 

INTRODUCTION À QUELQUES BIBLIOTHÈQUES R UTILES EN BIOLOGIE/BIOINFORMATIQUE
Bioconductor,
exemples d’utilisation de seqinR, ade4, ape,
classification non supervisée (hclust, kmeans, som)
exemple d’utilisation de biomaRt

OBJECTIFS

  • Acquérir les compétences nécessaires à l’utilisation du logiciel R
  • Connaître les principales analyses statistiques nécessaires en biologie et les utiliser sous R
  • Réaliser des graphiques sous R
  • Connaitre les bibliothèques R utiles en Biologie

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