Introduction to R: Data Mining Workshop

Duration: 15 hours (5 sessions, each 3 hours)
Audience: Data analysts, business professionals, researchers, and anyone interested in data mining and predictive analytics using R.

Course Overview

What’s This Course About?

Unlock the power of data mining with R! This hands-on workshop will introduce you to the fundamentals of R programming, data wrangling, visualization, and predictive modeling. You will learn how to extract insights from data, make data-driven decisions, and apply machine learning techniques in real-world scenarios.

By the end of the course, you’ll be confident in using R to clean, analyze, and visualize data efficiently!

Course Goals:

Understand R Programming – Learn R syntax, data structures, and key functions.
Master Data Manipulation – Use libraries like dplyr and tidyr to clean and organize data.
Visualize Insights – Create stunning data visualizations using ggplot2.
Apply Machine Learning – Use predictive modeling techniques for real-world applications.
Work on a Mini-Project – Apply your skills to analyze and present data findings.

Learning Path Visual

Session 1: Getting Started with R – Introduction to R, installation, syntax, and basic operations.
Session 2: Data Wrangling in R – Import, clean, and manipulate datasets using dplyr and tidyr.
Session 3: Data Visualization with ggplot2 – Create compelling charts, graphs, and dashboards.
Session 4: Introduction to Machine Learning in R – Explore regression, classification, and clustering techniques.
Session 5: Real-World Data Mining Project – Apply all skills learned in a hands-on data mining project.

Class reference : CCS/RDM

Form Updated on: 02/13/2025 (Version 1)

Last Modified on: 02/13/2025

Program Information
This program is updated in real-time to reflect the latest legislative and jurisprudential developments.

Brief pédagogique en français

Introduction à R: Data Mining Workshop est présenté ici en version synthétique française afin que les équipes pédagogiques puissent évaluer rapidement l'intérêt du module.

Le module s'inscrit dans la famille Séries intensives. Il peut être adapté au calendrier de l'école, au niveau Débutant, au volume horaire 15 h et aux modalités d'évaluation prévues.

Objectif d'intervention

Ce module vise à relier les outils data, IA et automatisation à des usages professionnels concrets.

Livrables et activités possibles

• cas d'usage, prompts, scénarios d'automatisation ou analyses data
• évaluation critique des résultats, limites et risques
• communication claire des choix techniques et business

Adaptation école

LC peut ajuster le déroulé, la langue d'enseignement, les supports, les exercices et les critères d'évaluation selon la promotion, le diplôme, le niveau d'autonomie attendu et les contraintes de planning.

Pour une version détaillée du syllabus en français, LC confirme le programme final après cadrage du niveau, des heures, du calendrier et des livrables attendus.