Ce projet nécessite d'avoir assimilé l'ensemble des notions du quatrième module du cours de science des données biologiques 3. Il correspond au dépôt GitHub https://github.com/BioDataScience-Course/C04Ia_ts.
Ce projet est court, individuel et cadré. Il doit vous permettre d'appréhender les notions élémentaires pour décrire une série spatio-temporelle. Dans ce projet, vous devrez :
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Obtenir un objet ts en partant d'un tableau de données (data.frame ou data.trame)
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Visualiser et décrire les séries spatio-temporelles
Complétez les zones manquantes dans les deux fichiers beer.qmd et schizo.qmd. Débutez par le document beer.qmd. Les deux séries sont très différentes. Il est intéressant de comparer les deux approches réalisées pour décrire les séries.
Assurez-vous que vos documents compilent en format HTML sans erreur à la fin (bouton 'Rendu') sans quoi vous n'obtiendrez pas de points pour le ou les documents qui ne compilent pas. Vous avez une batterie de tests à disposition (à n'utiliser qu'à la fin pour vérifications) dans l'onglet 'Construire' -> bouton 'Construire tout'. Vérifiez que votre travail est bien enregistré dans GitHub après avoir fait votre dernier commit-pull-push. Vous pouvez employer l'instruction suivante.
usethis::browse_github()
Un projet dont le document ne compile pas à partir de la version présente sur GitHub obtient la note de zéro pour ce travail. Un document qui compile sur votre ordinateur, mais pas depuis GitHub (fichier oublié dans le commit, push non effectué...), est considéré comme ne compilant pas.
Dans le cadre de votre travail, vous avez le droit d’être aidé par l’intelligence artificielle. Le chatbot SciViews est disponible dans votre RStudio sur Saturn Cloud via l’addin Help. Il répond aux questions concernant le langage R, les statistiques et la science des données.