ajout fin module 2 et module 3

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@@ -54,6 +54,69 @@ Possible de faire du Python mais les variables ne sont pas conservées entre blo
 
 **POSSIBLE DE CONNECTER RSTUDIO A GITLAB/GITHUB POUR CLONER PROJET ET CHARGER/COMMIT/PUSH LES FICHIERS DIRECTEMENT**
 
+HAL (etat français), Zenodo (CERN), figshare : outils d archivage de doc final et de docs annexes comme des images
+
+
+Modifier doc depuis cmd : echo texte à ajouter >> fichier.md
+Visualiser fichier : less fichier.md
+
+git checkout fichier -> revenir à la version précédente d'un fichier (avant git add?)
+
+Revenir à version précédente : identifier commit qui intéresse dans history du fichier dans gitlab, on peut ensuite télécharger la version antérieure du fichier, la modifier ou l'utiliser pour remplacer la version en cours
+
 # Module 3
 
+Attention aucune modification de fichier à la main car sinon pas de traces : du code partout pour une analyse réplicable
+
+Rstudio
+
+library(parsedate) pour gérer donners format ISO 8601
+
+Importer depuis url :
+```
+data_url <- "lien de téléchargement (dispo depuis historique de téléchargement)"
+data <- read.csv(data_url, skip = 1, #ignorer première ligne du fichier en question car contient commentaire
+                           na.strings = "-") #indique que les - doivent être considérés comme NA
+``` 
+
+Trouver lignes avec NA :
+```
+lignes_na <- apply(data, 1, # parcourir les lignes
+                         function(x) any(is.na(x)))
+data[lignes_na,] # visualiser les lignes avec NA
+```
+
+Conversion norme ISO 8601
+```
+convert_week <- function(date){
+    ws <- paste(date)
+    iso <- paste0(substring(ws, 1, 4), # 4ères lettres = annee
+                  "-W", substring(ws, 5, 6)) # 5 et 6ème lettre = mois
+    as.character(parse_iso_8601(iso))
+}
+
+data$date <- as.Date(sapply(data$week, convert_week)) # sapply sort du chr donc format date ne serait pas gardé, besoin de convertir avc as.Date après avoir converti en chr dans la fonction
+data <- data[order(data$date),] # ranger par ordre chronologique
+```
+
+Pics annuel
+```
+pic_annuel <- function(annee) {
+    debut <- paste0(annee-1, "-08-01") # debut au 1er aout car creux du pic (alors que janvier au milieu du début de forte pente)
+    fin <- paste0(annee, "-08-01")
+    semaines <- data$date > debut & data$date <= fin
+    sum(data$inc[semaines], na.rm = TRUE)
+}
+
+annees <- 1986:2017 # annee 1985 début en janvier au milieu du pic, pas de données de aout 1984 donc on préfére commencer en 1986
+
+incidence_annuelle <- data.frame(annee = annees, incidence = sapply(annees, pic_annuel))
+```
+
+Puis visualisation avec lignes, points, histo etc...
+
+Une analyse réplicable doit contenir toutes les étapes de traitement des données sous une forme executable 
+Important d'expliquer tous les choix qui peuvent influencer les résultats 
+Nécessite d'exposer beaucoup de détails techniques, parce que c'est à ce niveau qu'on fait des erreurs!
+
 # Module 4
\ No newline at end of file