Premiers pas sur le logiciel R avec des données douanières

Contexte et objectifs pédagogiques

Cette formation offre une approche contextualisée, centrée sur des données SYDONIA. Ainsi, nous vous guiderons pas à pas à travers les concepts fondamentaux de R, en mettant l’accent sur des cas pratiques extraits du système d’information SYDONIA du Niger. Vous saurez importer des données, les nettoyer de leurs anomalies, les mettre au bon format, créer de nouvelles variables et les décrire. En maîtrisant cet outil, vous serez en mesure d’optimiser l’efficacité de vos analyses tout en renforçant les performances fiscales et douanières de vos administrations.

Il s’agit du premier volet distanciel du parcours « Science des données pour la lutte contre la fraude et la mobilisation des recettes ».

Publics concernés

Fonctionnaires des administrations fiscales et douanières en charge du traitement et de l’analyse des données
Membres des unités de politiques fiscales
Partenaires techniques et financiers des administrations.

Programme

Module 1 • Pourquoi apprendre un langage de programmation ?

45 min

Comprendre l'intérêt pour les administrations africaines, d'aller plus loin dans l'analyse des données douanières et fiscales que ce qui est fait habituellement avec Excel, via l'utilisation d'un langage de programmation tel que R.

Module 2 • Installer et découvrir RStudio

30 min

Savoir installer et prendre en main R et son environnement de travail (IDE).

Module 3 • Faire ses premiers pas en programmation R

1 h

Savoir manipuler les données dans différents types d'objet, comprendre l'adressage des données à partir des objets vecteur et liste, introduire la notion de dataframe.

Module 4 • Les dataframe et les données SYDONIA

1 h

Comprendre l'utilisation d'un dataframe, s'exercer à leur manipulation et importer des données SYDONIA dans R.

Maintenant que vous avez pu vous entraîner sur les principes de base de la programmation R sur le simulateur, nous vous invitons à basculer sur RStudio si vous ne l'avez pas déjà fait simultanément dans les exercices précédents. Cela vous permettra de sauvegarder vos codes dans un script.

Au cours de ce module, vous verrez comment importer le jeu de données « sad_gen.dsv » dans un dataframe . À l'issue du module, vous serez capable de reproduire en autonomie cette démarche sur le jeu de données « sad_itm.dsv ».

Module 5 • L'étape de prétraitements

1 h 30 min

Apprendre à vérifier et à corriger la validité des données importées.
Devenir autonome sur le prétraitement des données, et appliquer ce processus au jeu de données sad_itm.dsv.
Disposer d'un seul ensemble de données propres, combinés à partir des deux sources « sadgen » et « saditm » (jointures des deux tables) pour le reste de la formation.

Module 6 • Manipulations de base : conditions, boucles, fonctions

1 h 30 min

Apprendre à créer et à réaliser des opérations sur les variables.
Savoir sélectionner et comparer les valeurs dans les variables, à l'aide de conditions.
Être en mesure d'utiliser les boucles de base et savoir créer une fonction.

Modalities

Cette formation est dispensée en ligne, offrant aux apprenant·es une flexibilité totale grâce à un accès illimité aux contenus, disponibles 24h/24 et 7j/7 sur la plateforme d’enseignement à distance de l’IHEDD. Chaque participant·e peut ainsi avancer à son propre rythme, selon ses disponibilités.

Pour favoriser l’échange et l’entraide, un forum est mis à disposition sur l’espace de formation, complété par un groupe WhatsApp permettant de créer une communauté d’apprenants.

En complément, des rendez-vous réguliers en visioconférence (classe virtuelle) sont organisés avec les formateur·rices et la communauté d’apprenant·es. Ces sessions permettent d’approfondir les notions abordées, d’échanger sur les problématiques rencontrées et d’obtenir des réponses aux questions.

Validation of acquired knowledge

À l’issue de la formation, un certificat est délivré par la Ferdi, reconnue organisme de formation professionnelle, au nom de l’IHEDD. Ce certificat atteste du titre de la formation suivie ainsi que du nombre d’heures d’enseignement validées. La certification est conditionnée à la réussite d’une évaluation finale sous forme de quiz, avec un score minimum de 60 % requis pour son obtention.

History of previous sessions

2024 : Nombre de participant·es : 21 | Taux de réussite : 71 %

Practical information

Duration: 6 heures 15 minutes de travail estimé en autonomie sur les modules + 4 heures 30 minutes de classes virtuelles
The training is delivered in français
Equipment: It is essential to have a computer and an internet connection.
The training is accessible to people with disabilities.
Aucun pré-requis académique n’est exigé
Capacity: 40