Mahendra nous offre un tour su la plateforme Migale et plus généralement sur la soumission de job sur un serveur de calcul via qsub et les packages purrr, future and furrr.

Antoine nous parlera de la manipulation des objets un peu particuliers de R que sont les facteurs, les dates et les heures, et les chaines de caractères et expressions régulières. Ceci finira notre tour du tidyverse avec forcats, lubridate et stringr, qui permettent de manipuler très facilement et lisiblement ces objets.

Le programme de l’atelier proposé sur des développements autour de R Markdown Créer des contenus pour R Markdown et shiny – Reporting tabulaire avec le package flextable Les fonctionnalités du package Les techniques utilisées pour l’intégration avec knitr Pratiquons : Créer une méthode d’impression tabulaire avec knitr et flextable pour les documents R Markdown – htmlwidgets : package ggiraph Les fonctionnalités du package Intégration dans le contexte shiny et dans le contexte R Markdown Implémentation du htmlwidget Pratiquons : Créer un simple htmlwidget Personnalisation des documents R Markdown Le triptyque CSS/JavaScript/HTML Exemples de thèmes xaringan, pagedown, blogdown Pratiquons : personnalisation d’un thème pagedown et d’un thème xaringan (https://github.

Christophe Botella nous a preparé un atelier pratique présentant le deep learning et comment le mettre en application avec le package R-Mxnet. _ Le code de l’atelier Et la présentation

Pierre et Benjamin nous ont préparé ‘quelque chose sur Shiny’: La présentation

Au cours d’une séance découverte un peu spécial, donnée lors de l’assemblée générale du département de mathématique et informatique de l’INRA, Mahendra nous a fait découvrir les potentialités de {plotly,ggplotly,crosscall}

Matthieu et Éric nous propose une séance sur {rSTAN}, l’interface R à la bibliothèque C++ Stan. Il s’agit d’algorithme inférence b yésienne utilisant une variante du Monte-Carlo Hamiltonien. On peut aussi faire de l’inférence fréquentiste par optimisation.

Dans la continuité de ce qui a été fait à Beg-meil](https://stateofther.github.io/finistR2018/atelier3_package_creation.html), je vous propose un tour d’horizon des bonnes pratiques et de l’ensemble des outils disponibles pour réaliser le développement d’un package R.

Séance dédiée à la préparation des satRday du lendemain: https://paris2019.satrdays.org Avec tous les bénévoles du groupe !

R package {bigstatsr} provides a special class of matrix whose data is stored on the disk instead of the RAM, but you can still access the data almost as if it were in memory.

Marco et Vincent vous proposent de prendre un peu de temps pour apprendre à se servir du package exams (disponible sur le CRAN) pour générer automatiquement des examens (QCM ou autres), corriger automatiquement ces examens, gérer un ensemble d’exercices collectivement, mettre en place une plateforme de e-learning.

Antoine, notre fanatique du tidyverse, nous propose de jeter un coup d’oeil à broom et rsample, des packages de tidymodels, pour travailler proprement (aka en format tibble) avec les sorties S3 des méthodes statistiques comme lm ou kmeans et faciliter l’utilisation des méthodes de rééchantillonage.

Un duo de choc, Raphaëlle et Marie, pour une séance dense sur laquelle était posée l’ombre du data imaginist – et vive Harry Potter. L’intégrale des slides

Les trois mousquetaires Timothée, Mathieu et Félix (a.k.a riri fifi loulou) proposent une séances complète d’introduction à Rcpp accompagné de travaux pratiques. Les documents de la séances: Introduction Rappel d’architecture machine Rappel en C++ RcppArmadillo Fonctions Astuces Pour compléter, voir la page du bootcamp finistR2018 dédiée aux modules Rcpp.

Séverine et Tristan nous proposent une introduction à quelques outils permettant de manipuler (en particulier charger) de “grosses” tables de données sous R. bigmemory for loading large matrices bigalgebra provides BLAS and LAPACK linear algebra sparklyr for interfacing R with Spark Apache Les documents de la séances

Sophie et Christophe nous proposent une séance complète sur le deep-learning et l’interfaçage existant sous R: Une brève histoire du Deep-Learning Une introduction au Deep-Learning sous R travaux pratiques

Antoine nous propose une introduction dense et déjà avancée en passant en revue l’ensemble du tidyverse Les slides Xaringan de Antoine

Éric nous présente les suites de l’introdution de Jessica aux très nombreux outils disponibles pour les statistiques spatiales sous R, notamment autour des packages sf et sp. slides et exercices, partie 1 slides et exercices, partie 2

Mahendra nous propose un retour d’expérience et quelques exercices sur le package DT pour la manipulation interactive de table. Les slides de Mahendra

Antoine nous propose une série de slides sur R markdown et Xaringan Les slides Xaringan de Antoine

L’atelier du jour avait pour objectif la découvert du package data.table au travers d’exercises proposés lors de la dernière édition de UseR. Les slides avec les énoncés sont disponibles ici.