Projet de session

STT-1100 Introduction à la science des données

Mission

Votre équipe doit construire une analyse complète à partir d’un jeu de données que vous choisissez, documentez et explorez.

Le projet n’est pas un exercice où toutes les étapes sont données d’avance. Il vous demande de formuler une question, de justifier vos choix, de produire une analyse reproductible et de communiquer un résultat utile à un lectorat qui ne connaît pas votre travail.

Objectifs

À la fin du projet, votre dépôt doit montrer que votre équipe est capable de :

  • formuler une question d’analyse claire, faisable et reliée aux données;
  • documenter la provenance, la structure et les limites d’un jeu de données;
  • préparer les données avec un code lisible et reproductible;
  • produire des visualisations et des résultats qui répondent à la question;
  • interpréter les résultats avec prudence;
  • communiquer le projet dans une présentation courte et un mini-site Quarto cohérent;
  • collaborer dans un dépôt GitHub de façon transparente.

Usage permis de l’IA

Dans les défis et le projet, l’IA est permise comme aide au raisonnement, au débogage, à la révision, à la planification ou à la vérification. Dans l’examen, seuls les outils explicitement autorisés sur Brio sont permis. Dans tous les cas, le livrable final doit rester vérifiable, personnel et cohérent avec la consigne. Vous devez comprendre, tester et pouvoir expliquer tout code, texte, source, résultat ou interprétation remis. Quand l’IA influence une partie importante d’un livrable évalué, ajoutez une déclaration courte dans le livrable: outil utilisé, but de l’aide, partie touchée et vérification faite. Les modalités officielles indiquées sur Brio prévalent toujours.

Pondération et échéancier

La proposition vaut 6 % de la note du cours. Le projet final vaut 34 %. La présentation orale aura lieu le lundi 14 décembre 2026, de 8 h 30 à 11 h 20, au local PLT-2325, pendant la dernière séance du cours et la période réservée aux examens.

Le barème détaillé ci-dessous est un barème interne de 100 points. Les 15 points de la proposition sont convertis en 6 % de la note du cours. Les 85 autres points, qui couvrent la présentation, le mini-site et le rapport final, la reproductibilité et le travail d’équipe, sont convertis en 34 %.

Jeu de données

Choisissez un jeu de données gérable pour une première analyse complète.

Le jeu de données doit normalement respecter les critères suivants :

  • au moins 50 observations;
  • entre 5 et 25 variables utiles pour l’analyse;
  • au moins une variable numérique et une variable catégorielle;
  • un format lisible dans R, par exemple CSV, XLSX, RDS, JSON ou données obtenues par API;
  • une source identifiable et citable.

Les données vues directement dans les modules, les défis ou les exercices du cours ne doivent pas être réutilisées comme jeu de données principal, sauf approbation explicite. Vous pouvez toutefois réutiliser les mêmes gestes techniques.

Sources possibles :

Avant de confirmer votre choix, vérifiez que :

  • le fichier ou l’API peut être importé dans R avec les outils du cours;
  • la licence ou les conditions d’utilisation permettent un travail de cours;
  • les variables permettent de répondre à une question précise;
  • le jeu de données ne contient pas de renseignements sensibles ou identifiants inutiles;
  • la source peut être citée clairement dans le rapport et la présentation.

Dépôt GitHub

Le projet commence dans le dépôt privé remis à votre équipe. Ce dépôt est créé à partir du template A26 et doit rester propre pendant toute la session.

Structure attendue :

.
|-- README.md
|-- _quarto.yml
|-- projet-stt1100.Rproj
|-- index.qmd
|-- guide.qmd
|-- proposition.qmd
|-- donnees.qmd
|-- rapport.qmd
|-- equipe.qmd
|-- presentation.qmd
|-- styles.css
|-- slides.scss
|-- favicon.svg
|-- data/
|   |-- README.md
|   |-- raw/
|   |-- processed/
|   `-- exemple/
|-- scripts/
|   |-- 00_preparer.R
|   |-- 01_importer_preparer.R
|   `-- 02_analyser.R
|-- figures/
|-- outputs/
`-- _site/

Le mini-site Quarto constitue le produit final principal. index.qmd en est la page d’accueil et la synthèse, rapport.qmd contient le rapport complet, donnees.qmd documente les données et equipe.qmd décrit les responsabilités et l’utilisation de l’IA. Le fichier README.md sert uniquement de porte d’entrée sur GitHub, tandis que guide.qmd explique le parcours dans RStudio.

Votre dépôt doit aussi respecter quelques règles pratiques :

  • une personne externe doit comprendre le projet sans explication orale;
  • les scripts doivent pouvoir être exécutés dans un ordre raisonnable;
  • les fichiers générés doivent rester séparés des données brutes;
  • les données non partageables doivent être remplacées par une documentation claire;
  • les fichiers temporaires, doublons et essais abandonnés doivent être retirés.

Déroulement

1. Proposition

La proposition sert à stabiliser votre question, vos données et votre plan de travail. Elle est remise avec le fichier proposition.qmd et sa page HTML rendue, selon l’échéancier officiel indiqué sur Brio.

La proposition doit contenir :

  1. une introduction qui présente le contexte, l’objectif et la question principale;
  2. une description des données, incluant la source, l’unité d’observation, les variables importantes et les limites connues;
  3. un plan d’analyse qui explique les transformations prévues, les premiers graphiques, les comparaisons ou modèles envisagés et les risques de faisabilité.

Longueur recommandée : 2 à 4 pages rendues, hors annexes et graphiques exploratoires.

Barème de la proposition

Critère Points
Question claire, pertinente et faisable 5
Description et provenance des données 5
Plan d’analyse cohérent et réaliste 5
Total 15

2. Développement

Après la proposition, votre équipe construit l’analyse dans le dépôt.

Le développement doit laisser des traces lisibles :

  • scripts organisés dans scripts/;
  • données brutes conservées dans data/raw/ lorsque la licence permet le partage;
  • données nettoyées ou intermédiaires dans data/processed/;
  • documentation des données dans donnees.qmd, complétée au besoin par data/README.md;
  • figures exportées dans figures/ lorsque pertinent;
  • résultats intermédiaires dans outputs/ lorsque pertinent.

Si les données ne peuvent pas être partagées publiquement, expliquez clairement comment les obtenir ou comment reproduire l’analyse dans les limites permises.

3. Présentation

La présentation est un exposé de 15 minutes maximum. Chaque membre doit parler.

Utilisez le fichier presentation.qmd fourni dans le template. Il produit directement des diapositives HTML RevealJS avec Quarto.

La présentation doit couvrir :

  • la question et son intérêt;
  • la provenance et les limites des données;
  • les choix de préparation ou de nettoyage importants;
  • les résultats principaux;
  • au moins une visualisation centrale;
  • les limites de l’analyse;
  • une conclusion ou une recommandation prudente.

Barème de la présentation

Critère Points
Gestion du temps et clarté orale 6
Question, contexte et pertinence des données 7
Qualité de l’analyse et des choix méthodologiques 12
Qualité visuelle des diapositives et des graphiques 10
Interprétation, limites et esprit critique 10
Total 45

4. Mini-site et rapport final

Le produit final est le mini-site Quarto rendu dans _site/. Sa page d’accueil index.qmd doit permettre à une personne externe de comprendre rapidement ce que votre équipe a fait. Le fichier rapport.qmd présente l’analyse complète et reproductible.

Le mini-site et le rapport doivent contenir :

  • le titre du projet et les noms des membres;
  • la question principale;
  • une description de la provenance, de la structure et des limites des données;
  • les principales étapes de l’analyse;
  • les résultats les plus importants;
  • une figure ou un tableau central, si pertinent;
  • les limites;
  • les références et la citation des données;
  • une navigation fonctionnelle vers la présentation HTML rendue;
  • une déclaration d’utilisation de l’IA dans equipe.qmd.

Barème du mini-site et du rapport final

Critère Points
Synthèse claire de la question, des données et de la méthode 6
Résultats bien expliqués et reliés à la question 5
Limites, références et navigation du mini-site 4
Total 15

Reproductibilité et organisation

La reproductibilité est évaluée sur l’ensemble du dépôt, pas seulement sur un fichier.

Critère Points
Structure du dépôt conforme et facile à naviguer 5
Code clair, scripts exécutables et objets bien nommés 5
Données documentées, provenance indiquée et fichiers inutiles retirés 5
Total 15

Travail d’équipe

Le travail d’équipe est obligatoire. Les contributions doivent être visibles dans l’historique GitHub.

Chaque équipe remettra aussi une évaluation par les pairs selon les modalités précisées sur Brio.

Critère Points
Contributions visibles, réparties et cohérentes avec le projet 5
Évaluation par les pairs et responsabilité d’équipe 5
Total 10

Barème interne du projet

Composante Points
Proposition 15
Présentation 45
Mini-site et rapport final Quarto 15
Reproductibilité et organisation du dépôt 15
Travail d’équipe et évaluation par les pairs 10
Total 100
Évaluation dans Brio Points internes correspondants Pondération du cours
Proposition 15 6 %
Projet final 85 34 %
Total du projet 100 40 %

Avant la remise finale

Avant la remise finale, votre équipe devrait pouvoir répondre oui aux questions suivantes :

  • Le mini-site est rendu dans _site/ et sa page d’accueil raconte le projet de façon concise.
  • rapport.qmd contient l’analyse complète et se rend sans erreur.
  • La présentation HTML est rendue et son lien fonctionne dans le mini-site.
  • Les scripts importants sont dans scripts/ et portent des noms clairs.
  • Les données sont documentées dans donnees.qmd.
  • Les fichiers inutiles ont été retirés.
  • Les résultats principaux sont reliés explicitement à la question.
  • Les limites et les sources sont visibles.
  • Les contributions de l’équipe sont visibles dans l’historique GitHub.
  • L’utilisation importante de l’IA est déclarée dans equipe.qmd.

Conseils

  • Commencez avec une question simple et améliorez-la progressivement.
  • Testez l’importation des données avant de vous engager trop loin.
  • Commitez souvent avec des messages explicites.
  • Gardez les fichiers générés, les données brutes et les résultats intermédiaires bien séparés.
  • Relisez le mini-site comme si vous le découvriez pour la première fois.
  • Les modalités officielles de remise, les dates et les ajustements administratifs sont toujours celles indiquées sur Brio.
GPT STT-1100