Ce cours vous aidera à recréer le travail effectué par un ancien collègue, à revisiter un projet que vous avez abandonné il y a quelque temps, ou simplement à reproduire un document avec un format et un flux de travail cohérents. Des informations incomplètes sur la manière dont le travail a été effectué, sur l'emplacement des fichiers et sur la version la plus récente peuvent donner lieu à de nombreuses complications. Ce cours se concentre sur le processus de création d'une documentation appropriée, vous permettant, ainsi qu'à vos collègues, de reproduire facilement les éléments de votre flux de travail. Tout au long de ce cours, vous recevrez des démonstrations utiles de RStudio et du langage R Markdown et vous vous engagerez dans des opportunités d'apprentissage actif pour vous aider à construire un portfolio professionnel en ligne.
Modèles reproductibles pour l'analyse et la diffusion
Instructeur : Melinda Higgins
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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce module propose une introduction aux concepts entourant la reproductibilité et le mouvement Open Science, RStudio et GitHub, ainsi que des cas et des auteurs fondamentaux dans le domaine.
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Ce module explore la syntaxe R Markdown pour formater et personnaliser la mise en page de présentations ou de rapports. Il aborde également l'insertion et la création d'objets tels que des tableaux, des images ou des vidéos dans les documents.
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Ce module va plus loin avec R Markdown pour vous aider à transformer des documents, des rapports et des présentations en modèles pour faciliter l'automatisation, la reproductibilité et la personnalisation.
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Ce module se penche sur les modèles personnalisés disponibles pour les sites web, les livres et les éditeurs scientifiques, tels qu'Elsevier et l'IEEE, avec la possibilité de créer votre premier package R.
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Ce module se concentre sur des conseils utiles pour partager et utiliser les modèles que vous créez, ainsi que sur des méthodes d'organisation du contenu. Nous examinerons également quelques services de publication en ligne.
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Avis des étudiants
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Révisé le 21 févr. 2018
Perfect amount of info for beginner and/or intermediate R user who has not taken full advantage of its capabilities (yet)
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