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Les tutoriels ont lieu simultanément le mercredi 21 juin de 10h à 12h. Le nombre de places sera limité selon la capacité d'accueil des salles. L'inscription à un tutoriel s'effectue lors de l'inscription aux Rencontres R.

Amphi 6. Quarto : De R Markdown à Quarto sans effort pour aller plus loin avec ses publications.

	Christophe Dervieux
	Ingénieur logiciel - Posit

Ce tutoriel propose de découvrir comment Quarto reprend et repense les fonctionnalités de l'écosystème R Markdown, en passant de plusieurs packages R à un seul et unique outil.

Quarto propose les fonctionnalités de R Markdown remaniées (cross references, article layout, gestion des figures, ...) ainsi que de multiple formats (document HTML & PDF, site web, présentation HTML, ... ). Tout en ajoutant des nouvelles fonctionnalités pour une meilleure flexibilité et collaboration (modification facile d'un thème HTML, mécanisme d'extensions, projet collaboratif facilité, ...)

Dans quel cas et pourquoi passer de R Markdown à Quarto ?
Comment faire la transition sur des projets existants ?
Comment démarrer un nouveau projet avec Quarto ?

C'est ce que nous allons aborder dans ce tutoriel de 2h.

Avant de venir au tutoriel, n'oubliez pas de télécharger le répertoire suivant et installez les packages sur votre machine : https://cderv.quarto.pub/tuto-quarto-rr2023/

Salle 129. tidymodels : Créer un pipeline de machine learning complet avec {tidymodels}

[INFORMATION TUTORIELS] Il n'y a désormais plus de places pour le tutoriel "tidymodels : Créer un pipeline de machine learning complet avec {tidymodels}". Les prochaines inscriptions à ce tutoriel en choix 1 se verront automatiquement attribuer le tutoriel "Quarto : De R Markdown à Quarto sans effort pour aller plus loin avec ses publications.". Merci de

	Antoine Bichat
	Chef de projet scientifique et informatique - Servier
	Julie Aubert
	Ingénieure de recherche - INRAE

Tidymodels regroupe un ensemble de packages facilitant l’utilisation de méthodes d’apprentissage statistique (telles que les forêts aléatoires, modèles linéaires bayésien ou non...) dans un cadre unifié et “tidy”. Ce tutoriel vous montrera comment utiliser ces packages pour prétraiter les données, construire, entraîner et évaluer un modèle,  optimiser des hyperparamètres et tout ce que vous devez savoir pour mener de bout en bout un projet d’apprentissage statistique supervisé.

Avant de venir au tutoriel, n'oubliez pas de télécharger le répertoire suivant et installez les packages sur votre machine : https://github.com/abichat/rr23-tuto-tidymodels

Amphi 3. Statspatial : Analyse spatiale et cartographie avec R

[INFORMATION TUTORIELS] Il n'y a désormais plus de places pour le tutoriel "Statspatial : Analyse spatiale et cartographie avec R". Les prochaines inscriptions à ce tutoriel en choix 1 se verront automatiquement attribuer le tutoriel "Quarto : De R Markdown à Quarto sans effort pour aller plus loin avec ses publications.". Merci de votre compréhension.

	Kim Antunez
	Administratrice statisticienne - INSEE
	Etienne Côme
	Chargé de recherche - Université Gustave Eiffel