Cette formation propose une initiation à R ne demandant aucun prérequis : ni compétences statistiques ni informatiques particulières (si ce n'est le fait de savoir installer un logiciel sur un ordinateur, y enregistrer un fichier et le retrouver).
Elle s'adresse de ce fait à toutes les disciplines de l'École de la recherche, en particulier celles dans lesquelles aucune formation « quanti » n'est obligatoire.
A l'issue de la formation, les participant∙es sauront réaliser avec R des opérations simples sur des fichiers de données utilisables dans des recherches en sciences sociales : trier, filtrer, recoder (catégoriser) des données, réaliser des comptages, des calculs de pourcentages, des graphiques simples.
Ils et elles auront également acquis la capacité de s'autoformer par la suite (savoir où trouver outils et tutoriels et comment en tirer profit) pour utiliser R pour tout traitement qui serait utile pour leurs recherches, qu'il s'agisse (par exemple) de lexicométrie, de régression, de cartographie, d'analyse de réseaux, etc.
R étant un langage de programmation, les participant∙es qui n'ont jamais écrit de « lignes de commande » auront également, à l'issue de la formation, acquis une première expérience en la matière. Elle pourra par exemple leur permettre d'utiliser ChatGPT en toute connaissance de cause pour progresser dans leur maîtrise de R.
Amélie MARISSAL,Claire LEMERCIER
Séminaire
français
Aucun pré-requis en termes de compétences
informatiques ni statistiques. javascript:;
En revanche, il faudra avant le cours
- Avoir installé R et RStudio sur l'ordinateur qui sera utilisé pour la formation
(voir lien ci-dessous)
- Avoir répondu à un court questionnaire sur l'expérience de l'informatique, qui sera envoyé par les enseignantes aux inscrit∙es
Printemps 2023-2024
- Installer R et RStudio sur l'ordinateur qui sera utilisé pendant la formation : l'installation est expliquée ici : https://larmarange.github.io/analyse-R/installation-de-R-et-RStudio.html
- François Husson, Sébastien Lê et Jérôme Pagès, Analyse de données avec R, Rennes, PUR ; il existe un MOOC associé : https://husson.github.io/MOOC_AnaDo/index.html
- Jacques Cellier et Martine Cocaud, Le traitement des données en histoire et sciences sociales. Méthodes et outils, Rennes, PUR, 2012. (un peu obsolète pour certains chapitres mais toujours très recommandable pour d'autres)