Comment rechercher et obtenir de l’aide efficacement ?

STT-1100 — Introduction à la science des données

Introduction

Un bon scientifique des données ne connaît pas tout par cœur… mais sait où chercher et comment demander de l’aide intelligemment. Ce guide vous accompagne pour apprendre à le faire efficacement et sans stress.

La cheat sheet du cours

Un aide-mémoire synthétique est disponible pour vous accompagner tout au long du cours. Cette cheat sheet rassemble :

  • Les fonctions et commandes principales en R et tidyverse,
  • Des exemples pratiques pour RStudio, GitHub et Quarto,
  • Des rappels utiles pour nettoyer, visualiser et modéliser des données.

Vous la trouverez dans le site de cours MonPortail, mise à jour régulièrement. N’hésitez pas à l’imprimer ou à l’avoir sous les yeux pendant vos aventures.

GPT STT-1100 : votre assistant personnalisé

Nous avons conçu un assistant GPT sur mesure pour ce cours : GPT STT-1100

Il connaît les objectifs du cours, les modules, les défis et les librairies utilisées (comme UlavalSSD). Vous pouvez lui poser des questions spécifiques liées au cours, comme :

  • “Comment importer un fichier .csv avec readr ?”
  • “Comment faire un graphique avec ggplot2 pour une variable numérique ?”
  • “Quelles sont les bonnes pratiques pour rédiger un rapport reproductible avec Quarto ?”

Attention : il ne remplace pas la réflexion critique ! Mais c’est un outil précieux pour progresser à votre rythme.

Où chercher de l’aide ?

Aide intégrée dans RStudio

  • Tapez ?fonction ou help(fonction) dans la console.
  • Utilisez l’onglet Help de RStudio pour naviguer la documentation.
  • Tapez example(fonction) pour obtenir un exemple prêt à l’emploi.
  • Testez aussi la fonction args(fonction) pour voir les arguments attendus.

Recherche sur le Web

Des milliards de réponses vous attendent ! Voici quelques conseils pour bien formuler vos recherches :

Tip

Formulez vos questions comme un·e pro :

  • Mauvais : ça marche pas avec ggplot
  • Meilleur : ggplot2 how to add color by group in scatterplot

Sites recommandés :

Ressources du cours

Livres et guides conseillés

  • R for Data Science (2e éd.)
    • Guide complet pour tout comprendre du tidyverse, des scripts, des graphiques, etc.
  • The tidyverse Style Guide
    • Pour écrire du code clair, propre et compréhensible.
  • Introduction to Modern Statistics
    • Une référence complémentaire qui met l’accent sur la visualisation, la modélisation, et la statistique moderne. Ce livre est aussi gratuit, clair et parfaitement adapté aux débutant·es.
  • Les aventures Quarto (.qmd) sont là pour vous faire progresser pas à pas — n’hésitez pas à y revenir si vous êtes bloqué·e.

Traduire et comprendre en français

Si l’anglais vous freine :

  • Utilisez DeepL pour traduire les explications ou messages d’erreurs.
  • Le navigateur Google Chrome propose la traduction automatique des pages.
  • N’hésitez pas à demander à GPT STT-1100 de reformuler ou traduire des passages.

Les concepts restent les mêmes d’une langue à l’autre — l’important est de bien comprendre les idées derrière les commandes !

Demander de l’aide efficacement

Avant de poser votre question

  1. Avez-vous lu le message d’erreur en entier ?
  2. Avez-vous essayé une recherche avec les mots clés ?
  3. Pouvez-vous isoler le problème dans un exemple simple ?

Poser une bonne question (à GPT STT-1100, à un·e assistant·e ou sur le forum)

  • Soyez précis : indiquez le code minimal qui cause l’erreur.
  • Copiez le message d’erreur complet.
  • Décrivez ce que vous vouliez faire et ce qui se passe.
Note

Exemple :

Je voulais filtrer les données pour les pingouins ayant un bec de plus de 40 mm.
Voici le code :
penguins %>% filter(bill_length_mm > 40)
Mais j’obtiens l’erreur suivante :
object 'bill_length_mm' not found

Ne restez pas bloqué·e seul·e !

  • Écrivez au forum du cours.
  • Travaillez en binôme ou en petits groupes.
  • Venez poser votre question en classe ou à l’assistant·e.
  • Utilisez GPT STT-1100 intelligemment, mais vérifiez ce qu’il vous répond.

Bonus : les réflexes à adopter

Cherchez l’information par vous-même en premier
Documentez ce que vous apprenez (notes personnelles ou fichier .qmd)
Osez poser des questions !
Apprenez de vos erreurs (et de celles des autres)

Les meilleurs data scientists ne sont pas ceux qui ont toutes les réponses… mais ceux qui savent poser les bonnes questions.