SYLLABUS

1. Objectifs du cours

Apprendre à reconnaître et traiter les données manquantes grâce à R

2. Description du cours

Ce cours explore les moyens de détecter les valeurs manquantes puis développe leurs traitements par différentes méthodes

3. Plan du cours

• Rappel R, RStudio et {tidyverse}
• Introduction au traitement des données manquantes (présentation des concepts clés / les différents types / les risques et biais)
• Exploration avec R (analyse exploratoire descriptive)
• Techniques de traitement simple (suppression des observations / imputation simple / imputation multiple)
• Evaluer la qualité des imputations
• Utilisation de l’ACP pour faire l’imputation

4. Compétences visées

• Programmation en R et apprendre à utiliser les packages associés au traitement des données manquantes

Consulter la fiche RNCP de cette formation

5. Modalités pédagogiques

Mode d'enseignement : Présentiel

Langue(s) utilisée(s) : Français

Méthodes pédagogiques : Cours magistral, Travaux Dirigés

6. Modalités d'évaluation

Travail de recherche individuel