Je commence un module
Ouvrir la page du module, vérifier les lectures, repérer les fichiers de données et garder la feuille aide-mémoire à portée de main.
Voir les modulesTravailler dans le cours
Boîte à outils STT-1100
Cette page rassemble les gestes pratiques à réutiliser dans les modules: démarrer un projet, importer des données, transformer un tableau, visualiser, rendre un rapport Quarto, utiliser GitHub et demander de l'aide efficacement.
R
Importer, transformer, visualiser
Q
Rédiger et rendre un rapport
Git
Suivre les versions du projet
?
Chercher et demander de l'aide
Point de départ
De quoi avez-vous besoin maintenant?
La boîte à outils sert surtout à choisir le bon réflexe au bon moment. Si vous ne savez pas par où commencer, partez de la situation qui ressemble le plus à votre problème.
Je dois cloner un dépôt
Utiliser l'aide-mémoire RStudio et GitHub, choisir le lien SSH, puis ouvrir le projet dans RStudio avant de modifier les fichiers.
Ouvrir le guideJe dois importer une donnée
Identifier le format du fichier, ouvrir le bon dossier de projet, puis choisir la fonction d'importation adaptée.
Voir les jeux de donnéesJe cherche une fonction R
Partir de la tâche: importer, transformer, visualiser, nettoyer du texte, travailler avec des dates ou produire un rapport.
Voir les packagesMon rapport ne rend pas
Rendre le document, lire le premier message d'erreur, vérifier les chemins, puis isoler le bloc qui casse.
Aller au dépannageJe veux utiliser l'IA
Utiliser l'IA pour clarifier, tester ou comparer, mais garder la décision statistique et l'interprétation sous votre contrôle.
Voir la page IAJe prépare une remise
Vérifier le rendu, les fichiers, les sources, les figures, les commentaires et les commits si GitHub est demandé.
Voir la checklistSupports de classe
Ces documents complètent les modules. Ils sont utiles pour réviser avant un défi, préparer un projet ou retrouver rapidement une procédure présentée en classe.
Aide-mémoire STT-1100
Une feuille synthèse pour retrouver les commandes R, les gestes Quarto et les réflexes de base du cours.
RStudio et GitHub
Les étapes pour cloner un dépôt avec SSH, travailler dans un projet RStudio et comprendre les erreurs d'authentification GitHub.
Chercher et obtenir de l'aide
Une méthode pour formuler une question, lire un message d'erreur et utiliser les bons espaces d'aide.
Rôles en science des données
Une présentation pour situer le cours dans un vrai cycle de projet: importation, nettoyage, transformation, visualisation, modélisation et communication.
Routines R fréquentes
Les cartes ci-dessous résument quoi utiliser selon la tâche. Pour le détail par package, utilisez la page des packages.
Importer
readr::read_csv(), readxl::read_excel(), haven::read_sav(). Toujours vérifier ensuite avec glimpse(), names() et skimr::skim().
Sélectionner et filtrer
dplyr::select() garde des colonnes, dplyr::filter() garde des lignes, dplyr::arrange() ordonne le tableau.
Créer et résumer
dplyr::mutate() crée des variables, dplyr::group_by() définit les groupes, dplyr::summarise() calcule les indicateurs.
Réorganiser
tidyr::pivot_longer() met les données au format long, tidyr::pivot_wider() élargit un tableau, tidyr::separate() découpe une colonne.
Nettoyer du texte et des catégories
stringr aide à détecter, remplacer et extraire du texte. forcats sert à recoder et réordonner les facteurs.
Visualiser
Commencer par ggplot(), définir les variables avec aes(), choisir un geom_*, puis soigner titres, axes et facettes.
Workflow minimal
Dans STT-1100, un travail reproductible suit toujours la même logique: ouvrir le bon projet, charger les packages, importer les données, écrire le code dans un document Quarto, rendre le document, puis sauvegarder les étapes importantes avec GitHub lorsque le module le demande.
Projet
Un dossier, un fichier Quarto, les données au bon endroit et des noms de fichiers explicites.
Rapport
Un titre clair, des blocs de code lisibles, des résultats interprétés en phrases courtes.
Version
Des commits petits et compréhensibles lorsque le travail est prêt à être sauvegardé.
Vérification finale
Avant de remettre ou de pousser
Cette checklist évite les erreurs les plus coûteuses: un fichier qui manque, un graphique non expliqué, un rendu qui échoue ou un commit trop vague.
Rendre
Le fichier .qmd doit rendre sans erreur sur votre machine, pas seulement exécuter quelques blocs dans la Console.
Vérifier les données
Les fichiers nécessaires doivent être dans le dépôt ou accessibles par le chemin indiqué dans le rapport.
Interpréter
Chaque tableau ou graphique important doit être accompagné d'une phrase qui dit ce qu'on observe et ce qu'on ne peut pas conclure.
Sauvegarder
Si GitHub est demandé, faire un commit avec un message précis, puis vérifier que le dépôt distant contient les fichiers attendus.
Dépannage et aide
Avant de demander de l'aide, il faut rendre le problème observable. C'est aussi ce qui permet d'utiliser l'IA du cours de façon utile.
Lire l'erreur
Copier le message complet. Identifier le nom de la fonction, de l'objet ou du fichier mentionné.
Réduire
Rejouer seulement le bloc qui pose problème. Vérifier que les packages sont chargés et que les données existent.
Comparer
Comparer avec un exemple du module, de la feuille aide-mémoire ou de la documentation officielle.
Formuler
Indiquer le but, le code minimal, le message d'erreur et ce qui était attendu.
Vérifier l'IA
Quand une réponse vient de l'IA, demandez: Quelle ligne dois-je tester et quelle hypothèse ce test vérifie-t-il? Puis exécutez le code et gardez une trace de ce qui a été utilisé.
Demander une aide ciblée
Une bonne question contient le contexte, la consigne suivie, le code minimal, l'erreur et l'essai déjà fait. Exemple: Voici mon objectif, mon code minimal, le message complet et ce que j'ai déjà essayé.