Manipulation et visualisation de données avec R

Objectifs

Manipuler des données avec R : Importer, structurer, transformer et exporter des tableaux de données (csv, Excel, Google Sheets, etc.).
Maîtriser les opérations avancées : Agrégation, synthèse et actions complexes sur les dates (avec lubridate) et les chaînes de caractères (avec stringr).
Automatiser des tâches : Utiliser les opérations itératives (avec purrr).
Visualiser des données : Générer des figures de qualité publication (revues scientifiques, rapports) avec ggplot2.
Partager ses résultats : Exporter un rapport d’analyse dynamique et reproductible en HTML (avec Quarto).

Programme

1. Import et export de données

Lire et écrire des fichiers (csv, Excel, Google Sheets) avec readr, readxl, et googlesheets4.
Bonnes pratiques pour structurer et nettoyer ses données.

2. Manipulation avancée

Agrégation et synthèse : Maîtriser group_by et summarise pour calculer des statistiques par groupe (moyennes, sommes, dénombrements, etc.).
Travailler avec des dates (lubridate) : calculs, extractions, conversions.
Manipuler des chaînes de caractères (stringr) : extractions, remplacements, expressions régulières.

3. Visualisation de données

Principes de base d’une visualisation efficace.
Créer des graphiques avec ggplot2 : syntaxe, personnalisation, thèmes.
Utiliser esquisse pour prototyper rapidement des graphiques.

4. Automatisation et reproductibilité

Itérations et fonctions : purrr::map et fonctions personnalisées.
Générer des rapports dynamiques avec Quarto : intégrer du code, des résultats et des visualisations en un seul document.

5. Cas pratique

Mise en application sur un jeu de données réel : de l’import à l’export d’un rapport complet.

Aucune notion de statistique ne sera abordée.

Public

Personnel scientifique et technique

Prérequis

Avoir suivi le module R initiation ou avoir déjà utilisé R pour des tâches simples (par exemple : importer un fichier csv, faire un test statistique, faire une figure avec plot() etc.)