Initiation à R

Initiation à R

MOTS-CLEFS : R, informatique, NGS, big data, données ‘omiques.


PRÉREQUIS : Aucun.


OBJECTIFS :

Le module Initiation à R - comme son nom l’indique - vise à vous initier à la programmation en R, aujourd’hui très utilisée par les biologistes pour l’analyse de leurs données (traitement de fichiers, fonctions statistiques, graphiques), que ce soit pour l’analyse de données simples ou plus abondantes comme les données « omiques ».


PUBLIC CIBLÉ :

Toute personne souhaitant faire ses premiers pas dans R ou rafraichir son savoir-faire.


DATE ET LIEU :

23 et 24 janvier 2020 ; 9h00-17h30 ; pause déjeuner 13h00-14h00.

Agrocampus Ouest, 65 rue de saint Brieuc, Rennes.


PÉDAGOGIE :

La formation est essentiellement basée sur des travaux dirigés sur ordinateur.


FORMATEUR : Sandrine Lagarrigue.


TARIFS ET INSCRIPTION :

Cliquez ici pour connaître les tarifs et vous inscrire.

Tarifs préférentiels par rapport aux tarifs affichés selon convention (certaines Ecoles doctorales et centres INRA).

PROGRAMME :

1. R et ses objets (jour 1) :

  • Se familiariser avec l’environnement R,
  • Se familiariser avec les fonctions simples de R,
  • Se familiariser avec des objets de R, les crééer, les manipuler :
    • vecteurs de logiques et de facteurs,
    • matrices et dataframe,
    • listes.
  • Se familiariser avec les opérateurs de comparaisons.


2. Le cas particulier du format « tableau » (dataframe) :

  • Importer, extraire ou modifier des données d’un tableau,
  • Fusionner des tableaux,
  • Appliquer des fonctions très utiles et spécifique au dataframe.


3. Comment débuter une session R :

  • Définition du répertoire de travail,
  • Importation et chargement de librairies,
  • Importation des données,
  • Création et exécution d’un script.


4. Découverte et manipulation de plusieurs fonctionnalités de R au travers de l’analyse d’un jeu de données très simple :

  • Utilisation de fonctions graphiques de base,
  • Utilisation de fonctions d’analyses statistiques de base,
  • Automatisation d’un traitement simple (découverte des fonctions apply),
  • Automatisation d’un traitement complexe (développement de fonctions).


5.Comment terminer une session R

Related

Next
Previous