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## Bonnes Pratiques avec R
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# Visualisation avec R
# Informations pratqiues
# Informations pratiques
## Responsable / Intervenante
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## Mise en oeuvre de la formation
* La formation se fera à l'aide de notebooks R en utilisant le serveur de notebooks de GRICAD et le serveurs Gitlab pour stocker/récupérer l'ensemble des informations nécessaires à la formation. Sur ce serveur seront installés R et les packages utiles à la formation.
* La formation se fera à l'aide de notebooks R en utilisant le serveur de notebooks et le serveurs Gitlab de GRICAD pour stocker/récupérer l'ensemble des informations nécessaires à la formation. Sur ce serveur seront installés R et les packages utiles à la formation.
Vous trouverez dans **Consignes.md**, les modalités d'accès à ces serveurs et quelques références à de la documentation.
......@@ -27,6 +26,3 @@ Vous trouverez dans **Consignes.md**, les modalités d'accès à ces serveurs et
* Des cas d'école seront fournis pour tous les exercices proposés, mais nous invitons également les participants à préparer un jeu de données personnelles pour les TPs. .
```python
```
# Introduction
....
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# Objets R
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# Présentation du cours
Ce cours s'adresse aux praticiens de la statistique, plus généralement aux personnes ayant à traiter des jeux de données
dans des domaines variés (biologie, physique, sciences humaines,...) et ayant choisit **R** comme outil de traitement et d'analyse.
Il a également pour objectif d'être *un pré-requis à un cours avancé* de développement avec R.
Le cours est centré principalement sur le logiciel R et son fonctionnement et même si on utilisera quelques procédures statistiques
classiques au cours des manipulations, *ce n'est pas un cours de statistiques*.
Une **première partie** aborde les raisons du choix de ce logiciel pour le traitement des données, son installation,
la documentation, les packages, les interfaces utilisateurs disponibles (IDE) et une description de **RStudio**, l'IDE choisit
pour ce cours. (IntroR.ipynb,IntroR.Rnw). On abordera quelques utilisations de bases.
Dans **une deuxième partie** on présente les concepts de bases : les objets R,... (Objet.ipynb, Objet.Rnw).
Dans **la troisième partie**, on aborde les manipulations de données qui sont des opérations courantes dans la pratique statistique:
importation de données, sauvegarde de données et de résultats, traitements des données manquantes, concaténation des niveaux de
facteurs,... (ManipDon.ipynb, ManipDon.Rnw). On effectuera quelques traitements statistiques sur les données.
Le traitement statistique s'accompagne d'une visualisation claire et synthétique des résultats, nous décrivons dans **la quatrième
partie** les nombreuses possibilités offertes par R dans ce domaine (GraphiqueR.ipynb, GraphiqueR.Rnw).
Enfin dans **la cinquième partie**, nous présentons quelques éléments de programmation, comment construire *un script R*
implémentant un algorithme statistique ou une chaîne de traitements sur des données. On aborde dans cette partie les capacités
de déboguage et de profiling de R et rapidement comment utiliser les ressources multi-coeur actuellement disponibles sur les
portables ou serveurs à notre disposition (ProgrammerR.ipynb, ProgrammerR.Rnw).
Pour chacune de ces parties, vous aurez des fichiers notebook que vous pourrez utiliser sur [le serveur de notebook de GRICAD](https://jupyterhub.u-ga.fr),
une version statique du cours et un fichier [R notebook Markdown](http://rmarkdown.rstudio.com/r_notebooks.html) que vous pourrez
utiliser sur votre portable sous RStudio.
[Pour en savoir plus sur les notebooks](jupyter, Rmarkdown)](https://www.datacamp.com/community/blog/jupyter-notebook-r#gs.6iMBYHw)
## Serveur Gitlab de GRICAD
L'ensemble des consignes et des fichiers utiles à ce cours est stocké dans le projet **"CED-IntroR"** du serveur gitlab de GRICAD,
vous avez accès à ce serveur avec votre <identifiant,mot de passe> AGALAN.
La plate-forme gitlab de l'UMS GRICAD [gricad-gitlab](https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/) est une plate-forme de
travail collaboratif destinée à l'ensemble de la communauté enseignement-recherche grenobloise. Elle est hébergée et administrée
par l'UMS GRICAD .
Il s'agit d'une implémentation du logiciel gitlab community edition, installée sur les serveurs de l'université.
Cette plate-forme permet de créer et de partager des projets, tout en bénéficiant d'un certain nombre de fonctionnalités
telles que:
- gestion de version et de dépots (git)
- intégration continue
- ...
Ce cours est associé au projet [CED-IntroR](https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/formations-statistiques-R/CED-IntroR). Pour récupérer l'ensemble des fichiers du cours, exécuter dans un terminal, dans un répertoire de travail à votre convenance, la commande:
git clone https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/formations-statistiques-R/CED-IntroR.git\n",
Vous récupérez un répertoire CED-IntroR dans lequel figurent, tous les fichiers qui seront utilisés (notebooks, données, scripts R,...).
[Documentation sur le serveur Gitlab de GRICAD](https://docs.gricad-pages.univ-grenoble-alpes.fr/help/)
## Le serveur de notebooks de l'UMS GRICAD
* Connectez vous sur [le serveur de notebook de GRICAD](https://jupyterhub.u-ga.fr/) avec votre compte Agalan,
* Exemple d'utilisation, suivre le cours \"Introduction\", première partie de ce cours.\n",
- Télécharger le fichier \"IntroR.ipynb\" figurant dans le répertoire CED-IntroR/notebooks que vous avez récupé sur
le gitlab de GRICAD (bouton Upload en haut à droite de l'écran),
- Vous avez dans ce documents deux types de cellules, des cellules de type **" Markdown"** et des cellules de code R,
pour interpréter ces cellules faire shift-return simultanément,
- pour conaitre les quelques commandes d'utilisation d'un notebook, voir le tutorial **"Getting started"** figurant dans
le projet gitlab.
## Installation de R sur votre portable
Pour un meilleur suivi du cours, nous vous conseillons d'installer R (Version 3.4.x au moins) et [RStudio](https://www.rstudio.com/products/RStudio/)
sur votre ordinateur personnel , de préférence avant la première séance. Il s’agit de deux logiciels libres, gratuits, téléchargeables
en ligne et fonctionnant sous Windows, Mac-OS et Linux.
Pour installer R, il suffit de se rendre sur une des pages suivantes 2 :
* [Installer R sous Windows](https://cloud.r-project.org/bin/windows/base)
* [Installer R sous Mac](https://cloud.r-project.org/bin/macosx)
[RStudio](https://www.rstudio.com/products/RStudio/) est un environnement de développement intégré, qui propose des outils et
facilite l’écriture de scripts et l’usage de R au quotidien. C’est une interface bien supérieure à celles fournies par défaut
lorsqu’on installe R sous Windows ou sous Mac-OS.
[Installer RStudio](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download), téléchargez la version adaptée à votre système :
Nous verrons comment installer de nouveaux package dans la formation.
## Travailler sur des données personnelles...de préférence
Même si des exemples simples vous seront fournis pour faire quelques exercices, il est toujours plus efficace de s'éxercer sur
des données personnelles. Ces données auront déjà été nettoyées en partie pour éviter de perdre du temps sur de la validation de
saisie.
## Quelques tutoriaux ou MOOCS en compléùent\n",
[jupyter, Rmarkdown)](https://www.datacamp.com/community/blog/jupyter-notebook-r#gs.6iMBYHw)
Si vous avez des questions, n'hésitez pas à m'envoyer un mail laurence.viry@univ-grenoble-alpes.fr
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# Gestions des données sous R
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- Modules du cours:
- Introduction : IntroR.md
- Objets: Objets.md
- Manipuler des données : manipDon.md
- Manipulation de données : manipDon.md
- Visualisation : GraphiqueR.md
- Programmation : programmerR.md
- Divers : Divers.md
- Informations pratiques : infos_pratiques.md
- Consignes : Consignes.md
theme : material
theme : flatly
......
## Programmer avec R
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