Introduction

Les différentes leçons peuvent être utilisées indépendamment les unes des autres. Il est néanmoins nécessaire de connaître les bases du langage R (objets, opérateurs, fonctions…) pour comprendre les différents cours et exercices proposés.

Si vous êtes débutant·e, plusieurs supports libres et gratuits d’initiation à R sont indiqués dans les ressources annexes. Si vous êtes enseignant·e, vous pouvez également utilisés ces deux diaporamas d’introduction au langage R :

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Installer R et Rstudio

Téléchargez R et Rstudio depuis le site de Posit : https://posit.co/download/rstudio-desktop/
Puis, suivez les instructions d’installation (classiques)

Les modules thématiques

Les leçons TIG’R sont classées en huit modules thématiques qui segmentent l’ensemble de la chaîne de traitement de données géographiques :

Les packages utilisés

Afin de maximiser la reproductibilité des traitements présentés, les différents modules de formation tentent de minimiser les dépendances à des packages. Les différents packages utilisés sont généralement des références dans la communauté R et laisser présager une certaine stabilité du code présenté.

Les packages utilisés dans les différents modules thématiques sont :

Installation

# Liste des packages à installer
packages <- c("readxl", "openxlsx", "haven",
              "dplyr", "lubridate", "stringr",
              "ggplot2", "FactoMineR", "sf",
              "terra", "mapsf", "rmarkdown", "knitr", "...")


# Détection de package à installer
missing_packages <- packages [!(packages  %in% installed.packages()[,"Package"])]

# Installation des packages manquants
if(length(missing_packages)) install.packages(missing_packages)

Le miniCRAN

Afin de pouvoir reproduire les différentes leçons sans être dépendant d’une connexion internet, un miniCRAN (répertoire contenant les sources de l’ensemble des packages) est mis à disposition :

Télécharger le miniCRAN

Une fois le répertoire décompressé, vous pouvez installer les différents packages en local de la manière suivante :

# Chemin d'accès jusqu'au répertoire "miniCRAN" copié sur votre machine.
URL_dossier <- paste0("file:///", "C:/Users/<username>/.../", "miniCRAN")

# Installation de ggplot2 depuis la source (répertoire miniCRAN)
install.packages("ggplot2", 
                 repos = URL_dossier,
                 type = "source")
Note

Modifier “C:/Users/username/…/” par le chemin d’accès correct.

Les données utilisées

Les différents jeux de données utilisés dans les modules sont présentés et mis à disposition sur cette page.

Conditions d’utilisation

Le contenu de ce site web (support de cours et exercice inclus) est soumis à la Licence ouverte V2.0 d’Etalab. Le « Réutilisateur » est libre de réutiliser l’ « Information » :

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  • de l’exploiter à titre commercial, par exemple en la combinant avec d’autres informations, ou en l’incluant dans son propre produit ou application.

Sous réserve de :

  • mentionner la paternité de l’ « Information » : sa source (cf. citation et la date de dernière mise à jour de l’ « Information » réutilisée.

Citation TIG’R

Pecout H., Dansou J., et al. 2023. « TIG’R : Traitement de l’information géographique avec R ». 2023. https://ee2023.netlify.app/.