Data Value

R pour les utilisateurs SAS

Par Data Value

Objectifs

Comprendre les principales différences et similitudes entre SAS et R. Découvrir les principales fonctions R natives et celles des packages incontournables pour le traitement et l'analyse de données. Transformer un code SAS en R.

Programme

  • Introduction
  • Présentation de R et son interface R Studio
  • Spécificités de l'approche R (par rapport à SAS)
  • Spécificités de la syntaxe R (par rapport à SAS)
  • Manipulations de base sous R
  • Généralités sur le langage R "historique"
  • Installation et chargement de packages
  • Types de données sous R
  • Importer des fichiers sous R (textes bruts, Excel, dataset SAS)
  • Récupérer les caractéristiques d'un objet (équivalent procédure CONTENTS)
  • Calculer des indicateurs statistiques, et comparaison par rapport aux procédures type MEANS / FREQ de SAS
  • Pratique : importer un fichier SAS depuis R, le décrire et calculer des statistiques descriptives
  • Traitement de données sous R
  • Le dataframe et ses manipulations courantes : équivalent sous R des dataset SAS
  • Package dyplr : manipuler les données dans une logique similaire à celle des étapes data / proc SQL
  • Autres packages du tidyverse : manipulations sur les dates, facteurs, chaînes de caractère, transpositions de données
  • Pratique : manipuler sous R un fichier de données
  • Visualisations
  • Présentation succincte des fonctions natives de visualisation sous R
  • Package ggplot2 : principes, syntaxe et comparaison par rapport aux procédures GPLOT et SGPLOT
  • Pratique : produire sous R différentes visualisations graphiques
  • Analyse de données et machine learning
  • Tests statistiques et ACP : mise en œuvre sous R et interprétation des sorties
  • Régression linéaire : comparaison des approches et sorties de R par rapport à SAS (proc REG)
  • Introduction rapide au machine learning sous R
  • Pratique : mettre en œuvre une régression et / ou une ACP sous R et comparer les sorties obtenues avec celles de SAS
  • Aperçu des possibilités de R avec des packages additionnels
  • Packages SQL : pour rester dans la syntaxe d'une proc SQL
  • Markdown : pour générer des fichiers de sortie html / pdf dans la logique des sorties ODS de SAS
  • Shiny et/ou plotly : pour aller plus loin dans la visualisation interactive
  • Caret : pour aller plus loin dans le machine learning
  • Pratique : avoir un aperçu concret de ce que permettent ces packages à partir d'exemples déjà fournis
  • Programmation sous R
  • Boucles et conditions sous R
  • Fonctions sous R : une alternative au macro langage de SAS
  • Fonctions de type apply : une autre alternative au macro langage
  • Pratique : transposer une macro SAS existante en un traitement automatisé sous R
  • Cas pratique récapitulatif : transposer un code SAS en R
  • Réécrire sous R un programme SAS constitué de plusieurs étapes data, de macros / macro-variables et de procédures de visualisations
  • Etudier les différentes alternatives possibles sous R
  • Conclusion
  • Forces et faiblesses de R par rapport à SAS
  • Récapitulatif des équivalents R sur les principales procédures SAS
  • Bonnes pratiques à acquérir et pratiques issues de SAS à bannir

Pédagogie

Pédagogie active mêlant exposés, applications pratiques dans le logiciel R et exemples de code SAS à transposer.

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Sécuriser l'accès aux données

Sécuriser l'accès aux bases de données externes

Sécuriser l'accès aux information maps (vues métier)

Sécuriser l'accès aux données OLAP

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