Contenu de l'AA

Le cours est entièrement disponible en ligne : https://wp.sciviews.org. Les chapitres de cette UE sont:

- Visualisation I, nuage de points et initiation aux logiciels (Logiciels R, RStudio, git & R Markdown/Quarto).
- Visualisation II, histogramme, densité, violon
- Visualisation III, barres, camembert, boxplot, composition et moteurs graphiques
- Traitement des données I, importation, conversion, dplyr
- Traitement des données II, contingence, échantillonnage, traitement multi-tableaux avec tidyr
 

Supports principaux non reproductibles

Le contenu du cours est en ligne: https://wp.sciviews.org

Support complémentaires non reproductibles

Sans objet

Autres références conseillées

Barnier, J., 2018. Introduction à R et au tidyverse (https://juba.github.io/tidyverse/index.html). Ismay, Ch. & Kim A.Y, 2018. Moderndive: An introduction to statistical and data science via R (http://moderndive.com). Wickham, H. & Grolemund, G, 2017. R for data science (http://r4ds.had.co.nz). Cornillon, P.A. Et al, 2008. Statistiques avec R. Presses Universitaires de Rennes. 257pp. Dagnelie, P., 2007. Statistique théorique et appliquée, Volumes I et II (2ème ed.). De Boeck & Larcier, Bruxelles. 511pp (vol. I) 734pp (vol. II).

Mode d'enseignement

• Hybride

Types d'activités

• Travaux pratiques
• Exercices de création et recherche en atelier
• Projet sur ordinateur
• Etudes de cas
• Remédiations intégrées à un type d'AA

Evaluations

Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend