Formations R
Choisissez un expert reconnu
Le langage R s’est imposé comme l’un des outils de référence dans les domaines de la statistique, de l’analyse de données et de la data science. Plébiscité par les chercheurs, les ingénieurs et les professionnels de la donnée, il offre un écosystème de plusieurs milliers de librairies pour préparer, analyser et visualiser des données avec une précision et une expressivité incomparables.
Avec Numgrade, progressez sur R à votre rythme grâce à un parcours structuré en trois formations complémentaires — des fondamentaux du langage jusqu’aux algorithmes de machine learning — dans un cadre pédagogique exigeant et directement applicable en contexte professionnel.
R débutant
R pour la data science
Introduction au machine learning avec le langage R
Pourquoi choisir une formation R Numgrade ?
Un formateur avec une expérience technique de haut niveau
Notre formateur Rémi maîtrise R dans des contextes d’analyse de données et de recherche appliquée professionnels. Il transmet non seulement la syntaxe du langage, mais aussi les bonnes pratiques d’organisation du code, les choix de packages pertinents et les réflexes qui distinguent une analyse rigoureuse d’un simple traitement de données.
Un cadre d'apprentissage structuré et certifié Qualiopi
Les formations alternent apports théoriques ciblés, exercices pratiques guidés et mises en situation concrètes. Chaque session est construite pour que vous repartiez avec des compétences mobilisables immédiatement.
Numgrade est certifié Qualiopi, ce qui garantit la qualité du processus pédagogique et permet la prise en charge par votre OPCO.
Présentiel à Paris ou à distance avec le même niveau d'exigence
Les formations sont proposées en inter-entreprises dans nos salles à Paris et à Orléans, en intra-entreprise dans vos locaux, ou à distance en classe virtuelle. En distanciel, un test de connexion est réalisé en amont pour vérifier le bon fonctionnement de la visio et des outils.
Ils ont testé nos formations
La formation était très bien organisée. Le rythme est pertinent avec alternance de théorie mises en pratique régulières et correction.
La formation a été très enrichissante, et m’a permis de bien évoluer dans la compréhension de Python.
Finalement, je me suis trouvée plus concentrée et attentive en distanciel. Très satisfaite. 2 jours pour commencer c’est bien. Pratiquer maintenant !
La formation était très bien organisé et le fait qu’elle soit à distance n’était d’aucune façon limitant. Le cours a complètement répondu à mes attente, le formateur, à l’écoute et bienveillant maitrisait parfaitement le sujet. Le fait qu’on soit en très petit nombre a permit d’adapter leu mieux la vitesse du cours au niveau des participants. Je suis très satisfaite de ce cours.
5 jours de formation très instructifs. Je pense pouvoir maintenant être prêt à développer en Python en mettant en application les connaissances acquises et en sachant comment debuger et où trouver de l’aide pour utiliser de nouvelles fonctionnalités.
Merci à Guillaume pour cette excellente formation.
Qu'est-ce que R et à quoi sert-il ?
R est un langage de programmation open source, spécialement conçu pour le traitement statistique et l’analyse de données. Créé dans les années 1990 comme successeur du langage S, il est aujourd’hui l’un des outils les plus utilisés dans les domaines scientifiques, académiques et professionnels nécessitant une analyse rigoureuse des données.
Son écosystème repose sur plusieurs milliers de packages qui couvrent l’ensemble de la chaîne de traitement des données : importation, manipulation, analyse statistique, visualisation et modélisation. RStudio, son environnement de développement intégré, en fait un outil particulièrement accessible et productif.
Il permet concrètement de :
- manipuler et transformer des données de toutes natures : CSV, Excel, SQL, données web
- réaliser des analyses statistiques descriptives et inférentielles
- visualiser des données avec des graphiques avancés grâce à ggplot2
- construire des modèles prédictifs avec les algorithmes de machine learning
- communiquer des résultats d’analyse de façon claire et reproductible
Avec Numgrade, votre formation R s'inscrit dans une montée en compétence durable
R ne se limite pas à un outil de traitement statistique. C’est aujourd’hui un langage central dans les pratiques de la data science, du machine learning et de la recherche scientifique moderne.
Se former à R avec Numgrade, c’est aussi se préparer à :
- analyser des données complexes avec rigueur et reproductibilité
- produire des visualisations et des rapports à forte valeur communicationnelle
- construire et évaluer des modèles prédictifs dans un contexte professionnel
- progresser vers des pratiques avancées de data science et d’intelligence artificielle
Questions fréquemment posées
Pourquoi apprendre R aujourd'hui ?
R est un outil central pour les métiers liés à la donnée. Il est largement utilisé dans les domaines de la data science, de la recherche, de la santé, de la finance et du marketing pour analyser des données complexes, produire des visualisations graphiques et réaliser des modèles statistiques. Sa capacité à structurer des analyses reproductibles en fait un choix stratégique dans tout contexte professionnel où la rigueur et la traçabilité des analyses sont essentielles.
Numgrade, l'engagement qualité
Des formateurs experts
Nos formateurs sont tous des spécialistes qui maîtrisent parfaitement la technologie qu’ils enseignent et qui ont à cœur de transmettre leurs compétences.
Une organisation optimale
Nous mettons un point d’honneur à peaufiner chaque détail d’organisation, afin que vous puissiez vous concentrer sur l’essentiel : votre apprentissage.
Des supports de cours à l’état de l’art
Nous attachons une grande importance à la qualité de nos supports, qui sont périodiquement révisés afin d’y intégrer les dernières évolutions technologiques.
Une pédagogie éprouvée
Nous proposons des cours structurés, mixant théorie et pratique, pour vous rendre opérationnel rapidement. Ces formations ont été validées par une clientèle exigeante d’ingénieurs, de chercheurs et de scientifiques.