Formation R pour les utilisateurs SAS

Objectifs

Apprendre à réécrire sous R un programme SAS faisant appel à des étapes de manipulation, de traitement, d'analyse et de visualisation de données

Compétences visées

- 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

Public

Toute personne souhaitant utiliser le logiciel R et connaissant déjà SAS.

Pré-requis

Connaissance du langage SAS

Méthode pédagogique

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

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

Projet tutoré

En option, réalisez en autonomie un projet vous permettant d'appliquer les principales notions de votre formation. Le formateur vous présentera la problématique proposée et suivra votre avancement au cours de 3 séances d'1h de tutorat individuel à distance.

Modalités d'évaluation

Un formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.
Des exercices pratiques seront proposés à la fin de chaque séquence pédagogique pour l'évaluation des acquis.
En fin de formation, vous serez amené(e) à renseigner un questionnaire d'évaluation à chaud.
Une attestation de formation vous sera adressée à l'issue de la session.
Trois mois après votre formation, vous recevrez par email un formulaire d'évaluation à froid sur l'utilisation des acquis de la formation.

Solutions de financement

Cette formation peut être financée :

dans le cadre du plan de développement des compétences de votre Entreprise
par l’OPCO (opérateur de compétences) de votre Entreprise ou le FAF (Fonds d’Assurance Formation) pour les professionnels libéraux
par Pôle Emploi dans le cadre du dispositif de l'Aide Individuelle à la Formation (soumis à accord de votre Agence)
à titre personnel

Accessibilité

Vous souhaitez suivre notre formation R pour les utilisateurs SAS et êtes en situation de handicap ? Merci de nous contacter afin que nous puissions envisager les adaptations nécessaires et vous garantir de bonnes conditions d'apprentissage

Ce que pensent nos clients de la formation R pour les utilisateurs SAS

M. Mikael L., Responsable pilotage au sein du DataLab de Gan Assurances
Très bonne formation, très intéressante et personnalisée à nos besoins.

Mme Missie F., Data Manager au sein du DataLab de Gan Assurances
La formation était de très bonne qualité, le formateur était très pédagogue et à l'écoute de la moindre préoccupation des participants. J'ai beaucoup appris pendant cette formation, je peux dire que mon objectif est atteint, reste à mettre toutes ces notions en pratique