MOOC : Recherche reproductible : principes méthodologiques pour une science transparente
- Informatique
Présentation du MOOC Recherche reproductible : principes méthodologiques pour une science transparente
Informations pratiques sur le MOOC
Description du MOOC
- Vous prenez des notes et vous voulez vous y retrouver ?
- Vous faites des calculs sur ordinateur et vos résultats changent d'un jour à l'autre ?
- Vous aimeriez partager avec vos collègues vos analyses de données et vos développements méthodologiques et qu'ils puissent les réutiliser ?
Ce MOOC est pour vous, doctorant, chercheur, étudiant en master, enseignant, ingénieur de toutes disciplines qui souhaitez vous former à des environnements de publication et des outils fiables :
- Markdown pour la prise de note structurée
- des Outils d'indexation
- Gitlab pour le suivi de version et le travail collaboratif
- Notebooks pour combiner efficacement calcul, représentation et analyse des données :
- Jupyter
- Rstudio
- org-mode
Vous apprendrez au cours des exercices à utiliser ces outils pour améliorer :
- votre prise de notes
- votre gestion des données
- votre gestion des calculs
Nous vous présenterons aussi les enjeux et les difficultés de la recherche reproductible.
Déroulement
Ce MOOC est composé de 4 modules qui combinent :
- des vidéos
- des quiz
- des exercices pour la mise en pratique des méthodes présentées
Nous proposons 3 parcours différents dont chacun utilise une technologie de notebook :
- Le premier parcours repose sur Jupyter et le langage Python. Il ne nécessite aucune installation de votre part sur votre ordinateur.
- Le deuxième parcours repose sur RStudio et le langage R. Il nécessitera l'installation de RStudio sur votre ordinateur mais nous vous guiderons dans ce processus en temps voulu.
- Le troisième parcours repose sur Emacs/Org-Mode et les langages Python et R. Il nécessitera l'installation d'Emacs, Python, et R sur votre ordinateur mais nous vous guiderons dans ce processus en temps voulu.
Ce MOOC est en majorité bilingue français / anglais. Les vidéos sont en français sous-titrées en français et en anglais. Les supports de cours au format pdf sont fournis en anglais et en français ainsi que les quiz et exercices.
Vous pouvez modifier votre profil pour avoir l'interface de FUN en anglais.
Évaluation
À l'issue du MOOC, une attestation de suivi avec succès vous sera délivrée si vous obtenez la note minimale requise. L'évaluation est basée sur des quiz, des exercices pratiques et un devoir qui sera évalué par d'autres élèves.
- Certificat proposé : non
- Attestation proposée : oui (gratuit)
Informations pédagogiques
Public
- Public visé :
Ce MOOC est destiné aux :
- doctorants
- chercheurs
- étudiants en master
- enseignants
- ingénieurs
- Attendus du MOOC :
Le premier module ne requiert aucune connaissance particulière. Dès le deuxième module, une connaissance des bases du langage Python ou du langage R est nécessaire. Dans le quatrième module, nous traitons des sujets plus spécialisés dont chacun peut nécessiter des compétences particulières.
Objectif pédagogique
À l'issue de ce MOOC, vous aurez acquis les techniques vous permettant de préparer des documents réplicables et de partager en toute transparence les résultats de vos travaux.
Édition et diffusion du MOOC
Édition
Diffusion
Plateforme
- Accédez à la plateforme : FUN-MOOC
- Vous inscrire au MOOC : Recherche reproductible : principes méthodologiques pour une science transparente
Conditions d'utilisation
- Du cours : Licence Creative Commons BY-NC
- Du contenu produit par les participants : Licence Creative Commons BY-NC
Enseignants
Christophe Pouzat
C.N.R.S. MAP5 Université Paris Descartes
Arnaud Legrand
C.N.R.S. Laboratoire d'Informatique de Grenoble
Konrad Hinsen
C.N.R.S. Centre de Biophysique Moléculaire - Synchrotron SOLEIL