Name: Mon pipeline d’analyse en R: simple, propre, reproductible et efficace.
Start: 2023-10-26T18:30:00+02:00
End: 2023-10-26T20:30:00+02:00
Location: 4 Rue Traversière

Cher(e)s membres du groupe,

Nous sommes ravis de vous convier à notre prochain meetup, où nous aurons l'honneur d'accueillir un orateur de renom : **Yan Holtz**, Senior Software Engineer chez Datadog, et le créateur de [http://r-graph-gallery.com](http://r-graph-gallery.com), [http://data-to-viz.com](http://data-to-viz.com), ainsi que plusieurs autres projets liés à la dataviz.

**Titre de l'intervention :** "Mon pipeline d’analyse en R : simple, propre, reproductible et efficace."

**Description :** Au cours de cette intervention, Yan Holtz partagera son expertise sur le pipeline d'analyse qu'il utilise lorsqu'il explore un jeu de données en R. Cette session vous fournira des recommandations pratiques pour les étapes suivantes :

1. **10 conseils pour un code de meilleure qualité :** Yan vous donnera des conseils pour rédiger des fonctions modulaires, utiliser un linter efficacement et maintenir une architecture de dossiers cohérente. Ces pratiques constituent la base de collaborations et d'opérations plus avancées.
2. **Génération de rapport avec Quarto :** Vous découvrirez Quarto, une solution puissante pour convertir votre code R en rapports HTML sophistiqués. Vous comprendrez pourquoi Quarto se distingue comme outil de choix pour la présentation de données, en assurant une transition fluide de l'analyse à la communication.
3. **Quarto Avancé :** Explorez les fonctionnalités moins connues de Quarto pour rendre vos rapports à la fois interactifs et esthétiquement plaisants, en utilisant des compétences en développement web.
4. **Gestion de Version avec Git :** La maîtrise du contrôle de version est indispensable pour tout projet de données d'envergure. Vous examinerez comment Git vous permet de suivre les modifications, de collaborer avec les membres de votre équipe et de revenir à des versions antérieures si nécessaire.
5. **Stockage et Partage via GitHub :** En conclusion, vous verrez comment GitHub peut agir comme une plateforme cloud pour héberger vos projets en R et vos rapports Quarto. Transformez vos analyses en sites web élégants et facilement partageables, simplifiant ainsi la collaboration et la diffusion de vos découvertes.

À l'issue de cette intervention, vous disposerez d'un pipeline d'analyse de données en R, à la fois robuste et efficace, allant des meilleures pratiques de code au partage en ligne du rapport de résultat !

Nous serons hébergé par l'unedic, inscription obligatoire, et pensez à venir avec une piece d'identité.

Vincent Guyader

R Addicts Paris

R User Groups

ThinkR

R consortium

Technology

Business Intelligence

Programming in R

Big Data

Machine Learning

Data Analytics

Data Visualization

Predictive Analytics

Data Mining

R Project for Statistical Computing

Data Science

Applied Statistics

Open Source

Statistical Computing

Data Management

Mon pipeline d’analyse en R: simple, propre, reproductible et efficace.

4 Rue Traversière

Partager

R Addicts Paris

Mon pipeline d’analyse en R: simple, propre, reproductible et efficace.

R Addicts Paris

Détails

Sponsors

Les membres s'intéressent également à