Sommaire Table of contents
Introduction
| Séquences Sequences | Unités Units |
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Mode d'emploi de la plateforme FUN et du forum Operating instructions for the FUN platform and discussion forum |
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Présentation de l'équipe Presentation of the team |
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Présentation et organisation du cours et des évaluations Presentation and organization of the course and evaluations |
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Forum Forum |
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Conditions d'utilisation des ressources Conditions of use of resources |
Module 1 : Cahier de notes, cahier de laboratoire : Lab books and note books
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Questionnaire initial : profil et attentes Initial questionnaire : profile and expectations |
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0. Introduction Introduction |
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1. Nous utilisons tous des cahiers de notes Note-taking concerns everyone |
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2. Un aperçu historique de la prise de notes Note-taking: A quick History |
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3. Du fichier texte au langage de balisage léger Form text files to lightweight markup languages |
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4. Pérennité et évolutivité des notes avec la gestion de version (Gitlab) Notes (and codes) that are archived but can evolve with version control systems (Gitlab) |
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5. Les étiquettes et logiciels d'indexation pour s'y retrouver Finding one's way with tags and desktop search application |
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Supports de cours, transcriptions et sous-titres des vidéos Courses documents, video transcriptions and subtitles |
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Exercices Practical session |
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Module 2 : La vitrine et l'envers du décor : le document computationnel : Entering Behind the Scenes: Computational Documents
Module 3 : La main à la pâte : une analyse réplicable : Diving in: a replicable analysis
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0. Introduction Introduction |
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1. Une analyse réplicable, c’est quoi ? What is a replicable analysis ? |
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2. Étude de cas : l’incidence de syndromes grippaux Case study: incidence of influenza-like illness |
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3. Importer les données (3 parcours) Data import (3 paths) |
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📗 3A. Importer les données avec Jupyter-Python Data import with Jupyter-Python |
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📘 3B. Importer les données avec Rstudio-R Data import with RStudio-R |
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📙 3C. Importer les données avec OrgMode-Python+R Data import with Org-Mode-Python+R |
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4. Vérification et inspection Verification and inspection (3 paths) |
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📗 4A. Vérification et inspection avec Jupyter-Python Verification and inspection with Jupyter-PythonVideo: Verification and inspection with Jupyter / Python |
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📘 4B. Vérification et inspection avec Rstudio-R Verification and inspection with RStudio-RVideo: Verification and inspection with Rstudio/R |
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📙 4C. Vérification et inspection avec OrgMode-Python+R Verification and inspection with OrgMode-Python+R |
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5. Questions et réponses Obtaining answers to a few questions (3 paths) |
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📗 5A. Questions et réponses avec Jupyter-Python Questions and answers with Jupyter-Python |
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📘 5B. Questions et réponses avec Rstudio-R Questions and answers with RStudio-R |
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📙 5C. Questions et réponses avec OrgMode-Python+R Questions and answers with OrgMode-Python+R |
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Supports de cours, transcriptions et sous-titres des vidéos, codes source / Courses documents, video transcriptions and subtitles, source code |
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Exercices Practical session |
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Travail pratique évalué par les pairs Practical session evaluated by other participants |
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Module 4 : Vers une étude reproductible : la réalité du terrain : The Rough Road to Real-Life Reproducible Research
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0. Introduction Introduction |
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1. L'enfer des données Data hell |
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2. L'enfer du logiciel Software hell |
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3. L'enfer du calcul Numerics hell |
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4. Conclusion : que faut-il retenir de ce Mooc What to keep in mind about this MOOC |
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Supports de cours, transcriptions et sous-titres des vidéos Courses documents, video transcriptions and subtitles |
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Ressources Additional resources |
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Exercices Practical session |
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