STT-4230 / STT-6230 · Automne 2026

Programmer pour
livrer de la science
des données.

R, données, rapports, tests, collaboration et jugement professionnel.

Aurélien Nicosia · Université Laval

R
Git
Q
data
STT4230 / 6230

Ce cours ne vise pas le code qui fonctionne une fois

Il vise le travail qu’une autre personne peut relancer, comprendre et utiliser.

01

Reproductible

Un projet qui se relance sans bricolage caché.

02

Explicable

Des choix, résultats et limites que vous pouvez défendre.

03

Livrable

Une production claire pour un vrai public.

Votre pratique va couvrir tout le cycle du travail

01

Structurer

un projet, un dépôt, des conventions et des dépendances.

02

Fiabiliser

les données, le code, les tests et les chemins de reproduction.

03

Communiquer

avec des figures, rapports Quarto et documentation utile.

04

Améliorer

la performance, l’architecture et la maintenabilité du travail.

05

Collaborer

avec GitHub, issues, revue de code et traces de contribution.

06

Décider

quand utiliser l’IA, comment la vérifier et quoi en déclarer.

La programmation est ici un moyen de produire une analyse fiable et communicable.

À la fin, vous aurez des preuves visibles de votre travail

dépôts GitHub données validées rapports Quarto fonctions testées figures utiles projet d’équipe revues de code journal IA site personnel

Chaque production devient une trace: elle montre ce que vous avez conçu, vérifié, amélioré ou expliqué.

Votre point de départ: des bases de R et un atelier prêt

Une connaissance minimale de R est attendue.

Le cours part des bases utiles de R, puis progresse vers les données, les graphiques, les rapports et le code durable.

Avant la première séance: faites l’autodiagnostic R. Utilisez le parcours de mise à niveau si une base manque.
R

analyser

P

Positron ou RStudio

Q

rendre avec Quarto

G

versionner avec Git et GitHub

Une semaine se vit en trois temps

Avant

Préparer

Lire, exécuter les exemples, préparer le dépôt et noter ce qui bloque.

Mini-test dans Brio lorsqu’il est prévu.
Pendant

Construire

Clarifier, coder, tester, discuter et demander de l’aide avec un exemple reproductible.

Le laboratoire est un atelier.
Après

Stabiliser

Rendre, vérifier, documenter et ajouter une trace au portfolio.

Le travail devient réutilisable.

9 mini-tests · ouverture le mercredi à 16 h 20 · fermeture le mardi à 23 h 59 · 10 minutes au plus · une seule tentative

Le laboratoire est un lieu pour expérimenter, pas pour rester bloqué seul

Vous arrivez avec une question, un exemple ou une première hypothèse.

01

Clarifier l’objectif et la consigne.

02

Essayer par petites étapes dans le bon projet.

03

Vérifier un résultat, une figure ou un test.

04

Conserver une trace nette avant de repartir.

L’aide est plus efficace quand elle part d’un exemple minimal reproductible.

Quatre espaces, quatre rôles complémentaires

Site du cours

Apprendre

Modules, lectures, laboratoires, gabarits et ressources.

Brio

Confirmer

Annonces, consignes finales, remises, dates et modalités officielles.

GitHub

Tracer

Versions, issues, revue de code, dépôts et contributions.

Équipe enseignante

Débloquer

Concepts, choix techniques, diagnostic et rétroaction.

En cas de différence, une consigne officielle dans Brio ou une annonce explicite de l’équipe enseignante prévaut.

Le parcours de la session: une montée en puissance

Semaines 1 à 4

Prendre R en main

R, fichiers, calculs, données et prétraitement.

Semaines 5 à 8

Faire parler les données

Défi 1, graphiques, bonnes pratiques, rapports et défi 2.

Semaines 9 à 13

Rendre le code durable

Contrôle, fonctions, tests, objets, performance et défi 3.

Semaines 14 et 15

Publier et défendre

Bilan, projet, site personnel, démonstration et revue.

Les défis font des points d’étape. Le projet et le portfolio donnent une direction à tout le parcours.

1 à 5 · Prendre R en main et apprendre à regarder les données

S1

Mise en route

Présentation, prise en main de R et GitHub, première trace.

S2

Bases de R

Structures de données et fichiers.

S3

Calculs en R

Calculs mathématiques et statistiques.

S4

Prétraiter

Préparer les données avant de les analyser.

S5

Défi 1

Défi individuel, puis première exploration graphique, sans IA.

Objectif: manipuler des données en R et en garder une trace personnelle compréhensible.

6 à 10 · Visualiser, rapporter et construire de bonnes habitudes

S6

Graphiques et rapports

Figures, bonnes pratiques et introduction aux rapports reproductibles.

S7

Bien rédiger

Bonnes pratiques, R Markdown et transition vers Quarto.

S8

Défi 2

Défi individuel, IA permise et déclarée, puis consolidation.

S9

Contrôle et fonctions

Conditions, boucles et premières fonctions.

S10

Tests et débogage

Fonctions, exceptions et correction d’erreurs.

Objectif: passer d’un résultat obtenu à une figure ou un rapport que l’on peut expliquer et améliorer.

11 à 15 · Développer, optimiser et conclure

S11

Objets en R

Programmation orientée objet.

S12

Performance

Mesure, optimisation et introduction à la métaprogrammation.

S13

Défi 3

IA intégrée, puis organisation minimale d’un package R.

S14

Récapitulatif et défense

Reproduction, conclusion, finalisation et défense du projet.

S15

Remise du site

Publication et remise du site Quarto personnel.

Objectif: livrer un projet reproductible, documenté et expliqué avec lucidité.

L’évaluation accompagne cette progression

10 %Mini-tests
20 %Portfolio GitHub
30 %Projet filé
30 %3 défis de 10 %
10 %Site Quarto

9 mini-tests
préparer et vérifier

3 jalons
4, 6 et 10 points

3 jalons
semaines 6, 12 et 14

3 défis
semaines 5, 8 et 13

Publication
semaine 15

Trois défis, trois manières de montrer votre autonomie

Défi 1 · 10 %

Faire seul

Structure de projet, importation, nettoyage simple, validation et README.

IA non permise
Défi 2 · 10 %

Faire avec une aide transparente

Pipeline simple, visualisation et rapport Quarto court.

IA permise, déclarée
Défi 3 · 10 %

Faire preuve de jugement

Diagnostic, amélioration et validation d’un mini-projet.

IA intégrée et vérifiée

Les ateliers de consolidation qui suivent les défis sont des moments d’apprentissage non évalués.

Le portfolio GitHub rend votre progression visible

Votre portfolio ne montre pas seulement le résultat final.

Il montre comment vous avez appris à le produire.

Code

scripts, fonctions et tests

Décisions

README, conventions, notes et validations

Évolution

commits, corrections et revue

Réflexion

limites, apprentissages et usage d’IA déclaré

Jalon 1Semaine 3
Jalon 2Semaine 9
Jalon 3Semaine 14

Le projet filé transforme les techniques en produit collectif

S6

Proposition

Question, données, risques et dépôt initial.

S12

Version intermédiaire

Pipeline et produit partiellement fonctionnel.

S14

Livraison et défense

Reproduction, limites, documentation, démonstration et questions.

Un dépôt clairUn produit démontrableDes traces individuellesUne équipe capable de l’expliquer

Le site Quarto personnel rend une partie de votre travail publiable

Votre siteCe que je sais produire

Individuel · 10 % · mercredi 16 décembre, 23 h 55

Une vitrine courte, claire et vérifiable

  • Site publié avec Quarto et GitHub Pages
  • Dépôt source et dernier commit évalué
  • Au moins deux réalisations commentées
  • Une trace liée au portfolio
  • Usage de l’IA déclaré si pertinent

STT-6230 ajoute de la profondeur, pas une deuxième session

STT-4230

Livrer un travail solide

Fonctionnel, reproductible, structuré et documenté.

STT-6230

Justifier davantage

Ajouter, selon le livrable, une comparaison, des tests, une analyse de performance ou une note méthodologique.

Même parcours commun. Attentes d’approfondissement explicites dans les productions longues.

L’IA peut aider. Votre responsabilité demeure entière.

La règle simple

Vous pouvez utiliser l’IA si vous pouvez ensuite expliquer, vérifier, modifier et défendre ce qu’elle a aidé à produire.

Oui

Comprendre une erreur, obtenir un exemple, comparer des stratégies, relire ou générer des idées de tests.

Toujours

Tester localement, adapter au contexte, déclarer l’aide importante et protéger les données sensibles.

Un code ou une justification non compris n’est pas prêt à être remis, même s’il fonctionne.

L’IA du cours est construite à partir de sources vérifiées

01

Contenu officiel

Pages Quarto, politique IA, évaluations, projet, portfolio et site personnel.

02

Sélection versionnée

Les contenus publics approuvés sont regroupés avec leur source et leur empreinte numérique.

03

Modes d’aide

Révision, exercices, rétroaction, débogage R, projet, sources et intégrité.

04

Revue et tests

Fidélité aux sources, évaluations actives, confidentialité et gestion de l’incertitude.

Son contrat

Pour une règle propre au cours, le GPT cherche la source la plus précise. Si elle n’est pas vérifiable, il doit répondre: « Je ne sais pas. »

La mise à jour n’est pas automatique: une nouvelle version doit être préparée, chargée, revue et testée avant sa publication.

Pour obtenir de l’aide rapidement, rendez le problème visible

« Mon code ne fonctionne pas »

devient

« Voici l’objectif, le message d’erreur complet, un exemple minimal, mon commit et ce que j’ai déjà essayé. »

1Contexte et objectif
2Commande et message d’erreur
3Exemple minimal reproductible
4Résultat attendu et obtenu
5Ce qui a déjà été essayé
6Lien vers le commit ou le fichier

Les grands repères de l’automne 2026

2 sept.

Première séance

Mise en route et diagnostic initial.

28 oct.

Pas de séance

Semaine de lecture.

9 déc.

Dernière séance régulière

Synthèse, remise finale du projet, portfolio et défense.

16 déc. · 23 h 55

Remise individuelle

Site Quarto personnel seulement.

Séances régulières: chaque mercredi, de 13 h 30 à 16 h 20, du 2 septembre au 9 décembre.

Votre première séquence commence maintenant

01

Vérifier vos bases

Faire l’autodiagnostic R et choisir une cible de mise à niveau si nécessaire.

02

Préparer l’atelier

R, Positron ou RStudio, Quarto, Git, GitHub et SSH lorsque possible.

03

Créer une première trace

Cloner le dépôt attribué, compléter le README et documenter la semaine 1.

Prochaine séance · 9 septembreBases de R, structures de données et fichiers

Lire la semaine 2 et terminer le mini-test 1 dans Brio avant le mardi 8 septembre à 23 h 59.

25 minutes pour vérifier vos bases en R

25minutesAutodiagnostic R
01

Ouvrez l’autodiagnostic

Autodiagnostic des bases de R

02

Répondez individuellement

Notez les notions à revoir et le premier blocage rencontré.

03

Gardez votre bilan ouvert

Nous l’utiliserons pour choisir la bonne mise à niveau.

Pendant l’activitéJe passe dans la classe pour vérifier votre environnement R et répondre aux blocages.

Un outil manque? Consultez Installation et vérification technique.

GitHub relie votre travail local à une trace visible

1 Mon ordinateur Je modifie et je vérifie les fichiers.

git push → j’envoie mes commits

2 GitHub Je retrouve la copie distante et son historique.

Git enregistre l’histoire sur l’ordinateur. GitHub rend cette histoire visible en ligne.

Voici le dépôt qui vous est attribué

Page principale du portfolio de démonstration privé dans GitHub

1

Nom et visibilité
Le bon dépôt, marqué Private.

2

Branche main
L’état courant du projet.

3

Bouton Code
Le point de départ du clonage.

4

Fichiers et README
Le contenu et sa porte d’entrée.

Le bouton Code donne l’adresse à cloner

Menu Code de GitHub avec l'option SSH sélectionnée

1

Local
Nous voulons une copie sur l’ordinateur.

2

SSH
La méthode privilégiée dans le cours.

3

Copier l’adresse
Elle sera collée après git clone.

On clone le dépôt attribué. On ne crée pas un deuxième dépôt et on ne fait pas git init.

Cloner crée la copie locale du bon dépôt

GitHub
portfolio-stt4230-IDULouportfolio-stt6230-IDUL

le dépôt privé attribué selon votre inscription

↓ git clone [adresse SSH copiée dans GitHub]

Ordinateur un nouveau dossier de projet avec les fichiers et l’historique Git

Après le clonage, on ouvre ce dossier comme projet dans RStudio ou Positron.

Le changement suit toujours le même cycle

1ModifierCompléter le README
2VérifierLire le changement
3CommitterExpliquer l’intention
4PousserEnvoyer vers GitHub
5ConfirmerVoir la nouvelle trace

Message attendu Personnaliser le portfolio

Un commit devient une ligne d’histoire

Historique GitHub du portfolio avant la démonstration

MessageQuelle intention?
AuteurQui a enregistré?
IdentifiantQuel état précis?

Après la démonstration, une deuxième ligne devra apparaître ici.

Regardez trois preuves pendant la démonstration

01Le bon dépôt

Le nom contient le bon sigle et le bon IDUL.

02Le bon changement

Le README est personnalisé sans ajouter de fichier sensible.

03La nouvelle trace

Le commit apparaît sur GitHub après le push.

Démonstration réelle avec portfolio-stt4230-aunic3

STT-4230 / STT-6230

Bienvenue dans l’atelier.

Cette session, vous allez transformer des idées, des données et du code en productions que vous pouvez expliquer avec confiance.

Soyez curieux. Soyez rigoureux. Gardez une trace.

aureliennicosiaulaval.github.io/programmation-pour-la-science-des-donnees