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

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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:

Pour compléter, voir la page du bootcamp finistR2018 dédiée aux modules Rcpp.

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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

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Sophie et Christophe nous proposent une séance complète sur le deep-learning et l’interfaçage existant sous R:

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

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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.

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

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

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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. L’apport de notre atelier est d’avoir systématiquement essayé de traiter les questions avec - les fonctionalités R de base - les fonctionalités offertes par le tidyverse (principalement dplyr) - les fonctionnalités du package data.table Pour les animateurs : vous êtes libre de compléter le post de blog.

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Vue d’ensemble Le package learnr permet de créer des tutoriels (voir le site dédié ou le blog de présentation). Les tutoriels incluent du texte, des champs pour taper et exécuter des commandes R (pouvant être pré-formatés) et des questionnaires à choix multiples. Les champs peuvent inclure des indices à afficher pour l’utilisateur ou des solutions. Pour fonctionner, le document créé au format Rmarkdown doit être envoyé sur un serveur shiny. Il est alors nécessaire de créér un compte sur shinyapp.

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