Apparemment il vaut mieux commencer par R donc dans l'ordre j'ai décidé de : Ce week-end - [x] regarder ça pour le fun : https://www.youtube.com/watch?v=kyjlxsLW1Is -> THE CHALLENGE: "teach me statistics in half an hour with no mathematical formula" The RESULT: an intuitive overview of distributions, sampling and hypothesis testing that (almost) scrapes in under 30 minutes :) Whether you're studying statistics for the first time or are just curious as to what the study of statistics is all about, this video is a great introduction to several core concepts. voir : [[Teach me STATISTICS in half an hour! Seriously.]] ## Semaine 1 : Installation et bases - **Jour 1-2** : Installer R et RStudio (guide : [https://datacarpentry.github.io/r-socialsci/setup.html)[7](https://datacarpentry.github.io/r-socialsci/setup.html\)%5B7)] https://www.youtube.com/watch?v=yZ0bV2Afkjc -> Got 40 minutes? You can learn R and still have time for high fives afterwards. Cette vidéo a une playlist en + -> Très simple apparement - **Jour 3-4** : Terminer les 3 premiers modules RStudio Cloud Primers Puis j'irai sur : ## 2. **Data Carpentry - R for Social Scientists** (Cours intensif gratuit) **URL** : [https://datacarpentry.github.io/r-socialsci/](https://datacarpentry.github.io/r-socialsci/)[](https://datacarpentry.github.io/r-socialsci/)​ **Avantages** : - **Cours de 2 jours intensif** parfait pour les vacances ou week-ends - Conçu pour participants **sans expérience de programmation**[](https://datacarpentry.github.io/r-socialsci/)​ - Exemples avec **vraies données sociales** (enquêtes, données démographiques) - Approche "hands-on" : vous codez en même temps **Plan de leçons** : - Installation et interface RStudio (1h) - Importation et structure des données (2h) - Manipulation avec dplyr (3h) - Visualisation avec ggplot2 (2h) - Statistiques descriptives et tests (2h) puis voir : https://posit.cloud/plans