Programme d’études 2023-2024 | English | ||
Science des données I : visualisation | |||
Activité d'apprentissage |
Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
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S-BIOG-006 |
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Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
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Français | Français | 0 | 35 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Contenu de l'AA
Le cours est entièrement disponible en ligne : https://wp.sciviews.org. Les chapitres de cette AA sont:
- Initiation aux logiciels (Logiciels R, RStudio, git & Markdown).
- Visualisation I, nuage de points et 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, contigence, 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
Types d'activités
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera organisée
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera évaluée