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Dans cet article nous proposons un aperçu du fonctionnement de Rmarkdown appliqué au contexte de la [[Pensée computationnelle avec R]], en sachant que le même principe peut être adopté avec des technologies différentes, comme par exemple le [https://jupyter.org/ projet juypter]. Nous aborderons d'abord quelques éléments techniques qui permettent d'intégrer du code dans la génération d'un document, pour ensuite fournir quelques exemples de base. Pour des applications plus poussées, des liens à d'autres ressources plus spécifiques seront fournis. | |||
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Rmarkdown peut être utilisé pour générer [https://rmarkdown.rstudio.com/formats.html différents types et formats de documents], comme par exemple : | Rmarkdown peut être utilisé pour générer [https://rmarkdown.rstudio.com/formats.html différents types et formats de documents], comme par exemple : | ||
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Ce type d'approche favorise la transparence et reproductibilité des report scientifiques, car tous les passages nécessaires à leur création sont directement documentés à l'intérieur du document ''source'', qui présente les passages computationnels correspondant. De cette manière, les auteurs eux-mêmes peuvent regrouper toutes les informations nécessaires et peuvent y accéder dans le temps, tandis que les reviewers peuvent scruter les différents éléments qui composent une contribution scientifique dans un seul endroit | Ce type d'approche favorise la transparence et reproductibilité des report scientifiques, car tous les passages nécessaires à leur création sont directement documentés à l'intérieur du document ''source'', qui présente les passages computationnels correspondant. De cette manière, les auteurs eux-mêmes peuvent regrouper toutes les informations nécessaires et peuvent y accéder dans le temps, tandis que les reviewers peuvent scruter les différents éléments qui composent une contribution scientifique dans un seul endroit. | ||
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Version du 27 septembre 2020 à 10:37
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Introduction
Rmarkdown (ou R Markdown) est une application du principe de la programmation lettrée, ou literate programming en anglais, qui permet de combiner l'écriture et exécution de code avec des passages de texte normal. En Data Science, ceci permet notamment de créer des reports scientifiques qui combinent des éléments textuels écrits à la main avec des éléments computés, comme par exemple les représentations visuelles ou les résultats d'une analyse statistique ou une modélisation de données.
Dans cet article nous proposons un aperçu du fonctionnement de Rmarkdown appliqué au contexte de la Pensée computationnelle avec R, en sachant que le même principe peut être adopté avec des technologies différentes, comme par exemple le projet juypter. Nous aborderons d'abord quelques éléments techniques qui permettent d'intégrer du code dans la génération d'un document, pour ensuite fournir quelques exemples de base. Pour des applications plus poussées, des liens à d'autres ressources plus spécifiques seront fournis.
Cadres d'utilisation de Rmarkdown
Rmarkdown peut être utilisé pour générer différents types et formats de documents, comme par exemple :
- Article scientifiques déjà mise en page, souvent avec le template correspondant à des normes (e.g. APA) ou le layout d'un journal spécifique
- Pages, site ou blog web qui présentent des éléments scientifiques ou académiques (e.g. citations, ...)
- Documentation technique, par exemple pour un paquet de R
- Livres numériques en différents formats (Epub, HTML5, ...)
- Tutoriels interactifs
- Mémoires ou thèses académiques
Ce type d'approche favorise la transparence et reproductibilité des report scientifiques, car tous les passages nécessaires à leur création sont directement documentés à l'intérieur du document source, qui présente les passages computationnels correspondant. De cette manière, les auteurs eux-mêmes peuvent regrouper toutes les informations nécessaires et peuvent y accéder dans le temps, tandis que les reviewers peuvent scruter les différents éléments qui composent une contribution scientifique dans un seul endroit.
Ressources
- R Markdown Cookbook par Yihui Xie, Christophe Dervieux et Emily Riederer
- R Markdown: The Definitive Guide par Yihui Xie, J. J. Allaire et Garrett Grolemund