update journal module 3

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+# Module 3 : La main à la pâte, une analyse réplicable
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+## 0. Introduction
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+### Objectifs
+- Apprendre à réaliser une analyse de données de façon reproductible et traçable
+- Maitrîser quelques bonnes pratiques pour la préparation des documents 
+computationnels
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+## 1. Une analyse réplicable, c'est quoi ?
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+### Dans une analyse traditionnelle
+1. concentre sur les résultats
+2. montre simplement un résumé méthodologique des méthodes utilisées
+3. discussion pour exposer entre autres les conclusion de cette analyse
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+### Dans une analyse réplicable
+1. présentation des résultats
+2. fournir le code qui à permit de génèrer ces résultats avec un explication 
+détaillée du code et des choix fait
+3. discussion (identique à l'analyse traditionnelle)
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+### Pourquoi faire réplicable alors que c'est plus d'effort ?
+- Facile à refaire si les données changent
+- facile à modifier
+- facile à inspecter et vérifier (plus de **confiance**)
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+## 2. Etude de cas : l'incidence de syndromes grippaux
+Présentation du jeu de données qui va servir comme exemple dans ce module 
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+Données qui viennent du réseau sentinelles 
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+Ne pas supprimer les lignes vides directement dans le fichier texte, pas 
+de modification à la main
+Tout doit se faire dans le code
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+La date (en semaine) est au format ISO8601 dans le fichier:
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+> il y a deux façons différentes de procéder : on peut donner l'année, le mois, et le jour du mois, ou on peut donner l'année, la semaine, et le jour de la semaine. Le 8 août 2018 peut donc être écrit 2018-08-08 ou 2018-W32-3, car il s'agit du troisième jour (mercredi) de la semaine 32 de l'année 2018.
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+## 3B. Importer les données avec RStudio/R
+- lecture des données directement depuis la **source** (url)
+- Faire attention aux données manquantes avant l'analyse
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+## 4B. Vérification et inspection avec RStudio/R
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+- Pré-traitement des données
+  - Adapter aux conventions des logiciels
+  - Faciliter l'analyse
+- Vérifier autant que possible
+  - inspection visuelle
+  - code de validation
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+## 5B. Questions et réponses avec RStudio/R
+Une analyse réplicable doit contenir **toutes les étapes** de traitement des données sous une forme **exécutable**.
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+Il est important d'**expliquer** tous les choix qui peuvent influencer les résultats.
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+Ceci nécessite d'exposer beaucoup de **détail techniques**, parce que c'est à ce niveau qu'on fait le plus d'erreur.
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