Termine module 2 exo 4 et ajoute quelques tips jupyter

journal/Journal_de_bord.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 > Autrice : Flavie B. 
 >
-> Modifié le : 2025/08/26.
+> Modifié le : 2025/08/27.
 
 ## Préambule - Posons le décor
 
@@ -63,8 +63,11 @@ __Contenu :__
 
 __Tips jupyter :__
 
-`Ctrl + Enter` pour exécuter la cellule;
-`Esc + A` pour créer une nouvelle cellule au-dessus, `Esc + B` en dessous.
+`Ctrl + Enter` pour exécuter la cellule; `Alt + Enter` pour exécuter la cellule et créer une nouvelle cellule en dessous;
+
+`Esc + A` pour créer une nouvelle cellule au-dessus, `Esc + B` en dessous; 
+
+`Esc + M` pour transformer une cellule en Markdown, `Esc + Y` pour la transformer en code.
 
 Pour personnaliser l'export jupyter notebook : 
 ```
@@ -84,8 +87,8 @@ Etapes de l'analyse :
 
 1. Préparer/filtrer les données avec un script R. 
 
-Pour perdre moins de temps je filtre les données en utilisant un script R ("prepare_data.R"), 
-afin de ne garder que les données pour Nice, entre 2025/08/18 et 2025/08/25, pour les colonnes suivantes
+Pour perdre moins de temps je filtre les données en utilisant un script R ([prep_data.R](module2/exo4/prep_data.R)), 
+afin de ne garder que les données pour Nice du mois d'août, entre 2025/08/01 et 2025/08/25, pour les colonnes suivantes
 
 ```
 NUM_POSTE = Numéro de la station météo
@@ -101,10 +104,14 @@ J'exporte les données filtrées en format csv, pour servir de données d'entré
 
 2. Faire les analyses dans un document computationnel.
 
+J'importe les données depuis le document computationnel ([exercice.ipynb](module2/exo4/exercice.ipynb)), je corrige quelques formats, 
+puis je suis enfin prête à réaliser des statistiques de base et quelques visualisations.
+
 __Liens vers les exercices réalisés :__
 - [Exo 1](module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb)
 - [Exo 2](module2/exo2/exercice.ipynb)
 - [Exo 3](module2/exo3/exercice.ipynb)
+- [Exo 4](module2/exo4/exercice.ipynb)
 
 __Références utiles (pour moi) :__
 - [Critiques article Reinhart-Rogoff sur dette](https://en.wikipedia.org/wiki/Growth_in_a_Time_of_Debt)