#Prise en main de R et de RStudioCopier le lien

Nous ouvrons le module en installant l'outillage et en parcourant l'interface de RStudio. L'objectif de la séance : savoir créer un projet propre, exécuter du code de manière interactive, et conserver une trace reproductible de ses analyses.

#Prérequis et objectifsCopier le lien

• Prérequis : aucun. Savoir installer un logiciel et organiser ses fichiers suffit.
• Installer R, RStudio et Quarto, puis créer un projet dédié.
• Naviguer les quatre panneaux de RStudio et exécuter du code ligne à ligne.
• Isoler les dépendances d'un projet avec renv.

#Installer R puis RStudioCopier le lien

L'ordre importe : RStudio est un éditeur qui pilote R, il a donc besoin de R déjà présent.

1. R : téléchargez-le depuis le CRAN (cran.r-project.org) ou via votre gestionnaire de paquets (apt install r-base sur Ubuntu, brew install r sur macOS).
2. RStudio Desktop : la version gratuite sur posit.co suffit. Au premier lancement, RStudio détecte l'installation de R.
3. Quarto : intégré aux versions récentes de RStudio ; sinon, quarto.org fournit l'installateur. Il transforme des documents mêlant texte et code en HTML, PDF ou slides.

Vérification rapide dans la console :

1R.version.string      # doit afficher R version 4.x2quarto::quarto_path() # le chemin de Quarto, s'il est installé

#Créer un projetCopier le lien

Dans RStudio : File, New Project, New Directory, New Project. Nommez-le (par exemple analyse-notes), choisissez un dossier, validez. RStudio crée le dossier, un fichier .Rproj, et surtout : ouvrir le projet fixe le répertoire de travail sur ce dossier. Fini les setwd() dispersés dans les scripts, fini les chemins absolus qui cassent sur la machine d'un camarade.

Règle d'or qui en découle : dans un projet, tous les chemins sont relatifs au dossier du projet. read_csv("donnees/notes.csv") fonctionne sur votre machine et sur celle du correcteur.

#Les quatre panneauxCopier le lien

• Console (en bas à gauche par défaut) : évaluation immédiate. Tapez, Entrée, résultat. C'est la calculatrice pour tester une idée.
• Éditeur (en haut à gauche) : les scripts .R et documents .qmd. On y écrit ce qu'on veut garder.
• Environnement (en haut à droite) : les objets en mémoire (data frames, vecteurs, modèles), l'historique des commandes.
• Fichiers, graphiques, packages, aide (en bas à droite) : explorateur, visionneuse de graphiques, gestion des packages, documentation.

Exécution depuis l'éditeur : Ctrl+Entrée (ou Cmd+Entrée sur Mac) exécute la ligne courante ; sélectionnez plusieurs lignes pour les exécuter ensemble ; Ctrl+Maj+Entrée exécute tout le script.

1# À essayer dans la console puis dans un script2notes <- c(12, 15, 18, 9)3mean(notes)   # 13.54sd(notes)     # 3.70 (écart-type)5notes[which.max(notes)] # 18 : la meilleure note

notes vit dans l'environnement : cliquez-le dans le panneau Environnement pour l'inspecter en tableau.

#Scripts et notebooks QuartoCopier le lien

Un script .R est une suite d'instructions rejouables ; un document Quarto .qmd mêle texte explicatif (Markdown), code (blocs délimités par trois accents) et résultats. Le bouton Render produit un rapport complet. Le module utilise les deux : scripts pour les briques, .qmd pour les analyses racontées.

Squelette minimal d'un .qmd :

1---2title: "Analyse des notes"3format: html4---5 6## Chargement7 8```{r}9library(readr)10notes <- read_csv("donnees/notes.csv")11summary(notes)12```

#Isoler les dépendances avec renvCopier le lien

Chaque projet mérite sa bibliothèque de packages figée : sans cela, une mise à jour de package sur votre machine change les résultats d'une analyse passée. renv gère cela.

1# Une fois par projet2install.packages("renv")3renv::init()   # crée la bibliothèque privée et renv.lock4 5renv::install("tidyverse")6 7# Plus tard, sur une autre machine : restaurer exactement l'état8renv::restore()

Le fichier renv.lock note chaque package et sa version exacte. Versionné avec le projet (git), il garantit qu'un camarade ou un enseignant reproduit votre environnement à l'identique.

#AtelierCopier le lien

1. Créez un projet analyse-notes, initialisez renv, installez tidyverse (l'installation prend quelques minutes, c'est normal).
2. Créez donnees/notes.csv avec trois colonnes (etudiant, filiere, note) et une dizaine de lignes, puis un script exploration.R qui le lit avec readr::read_csv et affiche summary(notes).
3. Convertissez le script en document Quarto : textes explicatifs, un bloc de chargement, un bloc de résumé, un graphique ggplot2 (un histogramme des notes suffit). Cliquez Render : le rapport HTML doit se générer sans erreur.

Vérification de réussite : le dossier du projet contient renv.lock, le .qmd, le CSV, et le HTML rendu ; un camarade qui clone le dossier et lance renv::restore() puis Render obtient le même rapport.