Le projet MSPL-2019-2020 est une formation pour les étudiants en licence MIAGE qui couvre les fondamentaux de la programmation lettrée et l'analyse de données statistiques. Il inclut des présentations sur la programmation lettrée, la représentation et la manipulation de données, ainsi que des activités pratiques pour les étudiants.

Ce projet est un dépôt public dédié à un cours universitaire de Licence 3 en MIAGE. Il propose des modèles statistiques et des outils de programmation lettrée pour les étudiants. Les participants réalisent un mini-projet en binôme, incluant la rédaction de fichiers R Markdown, la génération de rapports PDF via knitr, et une présentation finale. Le dépôt contient également des ressources pédagogiques, des spécifications de travaux dirigés et des présentations sur les fondamentaux de la programmation lettrée et de l'analyse de données.

Ce projet pédagogique propose un ensemble de ressources et activités pour former des étudiants en MIAGE 3 à la programmation lettrée et aux statistiques. Il inclut des présentations théoriques, des travaux dirigés pratiques et des outils pour analyser et visualiser des données. Les étudiants apprennent à utiliser RStudio, le package dplyr et la grammaire des graphiques ggplot2 pour réaliser des analyses statistiques rigoureuses.

Ce projet pédagogique propose un ensemble de ressources et d'activités pour enseigner la programmation lettrée et les statistiques aux étudiants en licence MIAGE. Il inclut des présentations théoriques, des travaux pratiques et des outils pour manipuler et visualiser des données. Les étudiants apprennent à utiliser R et RStudio pour réaliser des analyses statistiques et produire des graphiques clairs et reproductibles.

Ce projet pédagogique propose un ensemble de ressources et d'activités pour enseigner la programmation lettrée et les statistiques aux étudiants en MIAGE 3. Il inclut des présentations théoriques, des travaux dirigés pratiques et des outils pour manipuler des données et créer des visualisations graphiques. Les étudiants apprennent à utiliser RStudio et des packages comme dplyr pour analyser des données et produire des analyses statistiques.

Ce projet pédagogique propose un ensemble de ressources et d'activités pour former des étudiants en MIAGE 3 à la programmation lettrée et aux statistiques. Il inclut des présentations théoriques, des travaux dirigés pratiques et des outils pour analyser des données. Les étudiants apprennent à utiliser RStudio et des packages comme dplyr et ggplot2 pour manipuler des données et créer des visualisations pertinentes.

Ce projet académique est dédié à l'enseignement des modèles statistiques et de la programmation lettrée pour les étudiants en licence MIAGE. Il propose des ressources pédagogiques, des travaux dirigés et des projets pratiques pour maîtriser l'analyse de données avec R et RStudio. Les étudiants apprennent à générer des rapports reproductibles et à manipuler des données via des outils comme dplyr et ggplot2.

Ce projet est un dépôt pédagogique destiné aux étudiants en Licence MIAGE 3. Il propose des ressources pour apprendre les modèles statistiques et la programmation lettrée. Les étudiants y trouvent des présentations, des activités dirigées et des outils pour manipuler des données et réaliser des analyses statistiques avec R et RStudio.

Ce projet pédagogique propose un ensemble de ressources et activités pour former les étudiants en MIAGE 3 aux statistiques, à la programmation lettrée et à l'analyse de données. Il inclut des présentations théoriques, des travaux dirigés pratiques et des outils pour manipuler des données avec R et RStudio. Destiné aux étudiants de licence, il couvre aussi bien les fondamentaux que des applications concrètes.

Ce projet pédagogique propose un ensemble de ressources et activités pour former des étudiants en MIAGE 3 à la programmation lettrée et aux statistiques. Il inclut des présentations théoriques, des travaux dirigés pratiques et des outils pour manipuler des données avec R. Les étudiants apprennent à créer des visualisations graphiques et à analyser des données de manière reproductible.