update journal module 3 et debut du journal module 4

journal/module_3.html

@@ -169,8 +169,80 @@ pre code {
 
 <div id="module-3-la-main-à-la-pâte-une-analyse-réplicable" class="section level1">
 <h1>Module 3 : La main à la pâte, une analyse réplicable</h1>
-<div id="pouet" class="section level2">
-<h2>pouet</h2>
+<div id="introduction" class="section level2">
+<h2>0. Introduction</h2>
+<div id="objectifs" class="section level3">
+<h3>Objectifs</h3>
+<ul>
+<li>Apprendre à réaliser une analyse de données de façon reproductible et traçable</li>
+<li>Maitrîser quelques bonnes pratiques pour la préparation des documents computationnels</li>
+</ul>
+</div>
+</div>
+<div id="une-analyse-réplicable-cest-quoi" class="section level2">
+<h2>1. Une analyse réplicable, c’est quoi ?</h2>
+<div id="dans-une-analyse-traditionnelle" class="section level3">
+<h3>Dans une analyse traditionnelle</h3>
+<ol style="list-style-type: decimal">
+<li>concentre sur les résultats</li>
+<li>montre simplement un résumé méthodologique des méthodes utilisées</li>
+<li>discussion pour exposer entre autres les conclusion de cette analyse</li>
+</ol>
+</div>
+<div id="dans-une-analyse-réplicable" class="section level3">
+<h3>Dans une analyse réplicable</h3>
+<ol style="list-style-type: decimal">
+<li>présentation des résultats</li>
+<li>fournir le code qui à permit de génèrer ces résultats avec un explication détaillée du code et des choix fait</li>
+<li>discussion (identique à l’analyse traditionnelle)</li>
+</ol>
+</div>
+<div id="pourquoi-faire-réplicable-alors-que-cest-plus-deffort" class="section level3">
+<h3>Pourquoi faire réplicable alors que c’est plus d’effort ?</h3>
+<ul>
+<li>Facile à refaire si les données changent</li>
+<li>facile à modifier</li>
+<li>facile à inspecter et vérifier (plus de <strong>confiance</strong>)</li>
+</ul>
+</div>
+</div>
+<div id="etude-de-cas-lincidence-de-syndromes-grippaux" class="section level2">
+<h2>2. Etude de cas : l’incidence de syndromes grippaux</h2>
+<p>Présentation du jeu de données qui va servir comme exemple dans ce module</p>
+<p>Données qui viennent du réseau sentinelles</p>
+<p>Ne pas supprimer les lignes vides directement dans le fichier texte, pas de modification à la main Tout doit se faire dans le code</p>
+<p>La date (en semaine) est au format ISO8601 dans le fichier:</p>
+<blockquote>
+<p>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.</p>
+</blockquote>
+</div>
+<div id="b.-importer-les-données-avec-rstudior" class="section level2">
+<h2>3B. Importer les données avec RStudio/R</h2>
+<ul>
+<li>lecture des données directement depuis la <strong>source</strong> (url)</li>
+<li>Faire attention aux données manquantes avant l’analyse</li>
+</ul>
+</div>
+<div id="b.-vérification-et-inspection-avec-rstudior" class="section level2">
+<h2>4B. Vérification et inspection avec RStudio/R</h2>
+<ul>
+<li>Pré-traitement des données
+<ul>
+<li>Adapter aux conventions des logiciels</li>
+<li>Faciliter l’analyse</li>
+</ul></li>
+<li>Vérifier autant que possible
+<ul>
+<li>inspection visuelle</li>
+<li>code de validation</li>
+</ul></li>
+</ul>
+</div>
+<div id="b.-questions-et-réponses-avec-rstudior" class="section level2">
+<h2>5B. Questions et réponses avec RStudio/R</h2>
+<p>Une analyse réplicable doit contenir <strong>toutes les étapes</strong> de traitement des données sous une forme <strong>exécutable</strong>.</p>
+<p>Il est important d’<strong>expliquer</strong> tous les choix qui peuvent influencer les résultats.</p>
+<p>Ceci nécessite d’exposer beaucoup de <strong>détail techniques</strong>, parce que c’est à ce niveau qu’on fait le plus d’erreur.</p>
 </div>
 </div>
 

journal/module_3.md

@@ -58,4 +58,4 @@ Une analyse réplicable doit contenir **toutes les étapes** de traitement des d
 
 Il est important d'**expliquer** tous les choix qui peuvent influencer les résultats.
 
-Ceci nécessite d'exposer beaucoup de **détail techniques**, parce que c'est à ce niveau qu'on fait le plus d'erreur.
+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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journal/module_4.md

+# Module 4 : Vers une étude reproductible, la réalité du terrain
+
+## 0. Introduction
+
+### Objectifs
+
+- Repliquer le travail de quelqu'un d'autre
+- Comprendre les difficultés techniques qui se présentent lors du passage de l'exercice à la vraie vie
+- Etudier quelques pistes de solutions
+
+**Les enfers** de la recherche reproductible
+
+- L'enfer des données
+- L'enfer du logiciel
+- L'enfer du calcul
+
+## 1. **L'enfer des données**
+
+Elles se présentent de nature diverse (non-homogéne)
+  - colonne pas de même longueur
+  - les données peuvent être des suites chronologique **et** des images, etc
+
+Elles sont trop grosse -> besoin de les stocker au format binaire
+
+Garder les métadonnées au format texte ! Pour rajouter des informations plus facilement. Ces metadonnées sont vitales pour une recherche reproductible.
+
+Le *boustime* correspond à l'ordre d'encode au format binaire. Le *petit-boutisme* correspond à l'ordre croissant des valeur binaire (1,2,4,8,...) tandis que le *grand boutisme* correspond à l'ordre décroissant (...,8,4,2,1).
+
+Ce *boutisme* peut changer en fonction du système d'exploitation ce qui pose des problème dans la reproductibilité.
+
+Un stockage binaire doit spécifier le boutisme utiliser pour une recherche reproductible
+
+Format binaires pour :
+
+- travailler sur de grosse données de nature différentes
+- stocker les métadonnées et les données
+- un boutisme fixé
+
+Deux format repondent à ces critères:
+**1. FITS (1981 et toujours à jours, dev par des astrophysiciens)**
+Format assez général pour être utilisé dans plusieurs contextes (bibliothéque vatican)
+
+structure:
+
+- un ou plusieurs segments: Header/Data Units (HDUs)
+- contitution HDU:
+  - une en-tête (header unit)
+  - données (data Unit) : optionnelles
+- en-tête = paires mots clés / valeurs -> métadonnées
+- données tableaux binaire (une à 999 dimension) ou tables (texte ou bianire)
+
+manipulation:
+
+- bibliothéque C
+- PyFITS pour python
+- FITSio pour R
+
+**2. HDF5 (dev par National Center for SuperComputing Applications, 5eme version)**
+structure:
+
+- ressemble à une arboraissance de fichier
+- élément structurant est le *group* (répertoire) qui contient un ou plusieurs *dataset* (fichier)
+- les *group* peuvent être imbriqués
+- pas de structure imposé pour les métadonnées
+- idem pour les données (on peut y stocker un article)
+
+manipulation:
+
+- bibliothéque C plus compliqué que celle pour le format FITS car le format HDF5 est plus "souple"
+  - bibliothéque vient avec l'application HDFView (codé en java) pour l'exploration
+- h5py pour python
+- h5, hdf5r et rhdf5 pour R
+
+
+### L'archivage
+- zenodo -> cern
+- figshare -> privé
+
+### conclusion
+les vraies données:
+
+- grosse et problème de structure
+- complexes et ont besoin de métadonnées
+- Format FITS et HDF5 sont des solution de formatage de ces données
+- En compléxité et fléxibilité:  FITS < HDF5
+- archivage pour stockage pérenne et accessible
+
+
+## L'enfer du logiciel
+
+### Passage à l'échelle : les codes complexes
+
+Notebook long devient vraiment difficile à lire
+
+- un vrai plat de spaghettis
+  - pas de vision d'ensemble
+  - interaction entre plusieurs langages = **danger**
+  
+Utilisation d'un workflow pour bien comprendre l'ensemble du code, avec représentation en graphe
+
+**Workflow**
+
+- vue de haut niveau plus claire
+- composition de codes et mouvements de données explicites
+- partage, réutilisation, et exécution plus sûre
+- le notebook en est une forme à la fois appauvrie et plus riche
+- pas de façon simple de passer d'un notebook à un workflow
+
+exemples:
+
+- galaxy, kepler, taverna, pegasus, collective knowledge, vistrails
+- **légers**: dask, frake, swift, snakemake, makefile...
+- **hybrides**: SOS-notebook, ... 
+
+**L'usine à gaz des calculs coûteux**
+Calcul interminable qui peuvent rendre le notebook inutilisable
+
+- jupyter et les supercalculateurs :  en dev
+- checkpoint et cache
+- workflow permet de passer à l'échelle (checkpoint naturel)
+
+
+### Passage à l'échelle: les environnements complexes
+l'horreur des dépendance
+
+Pas de standard pour la gestion des éco-systèmes
+
+gestionnaire de paquet:
+
+- linux: apt, rpm, yum
+- macOS X: brew, McPorts, Fink
+- Windows : Chocolatey, scoop
+
+Il faut controler l'environement dans lequel on travaille
+
+sur VM ou conteneur
+
+**Conserver le bazar**: capture automatique de l'environnement,  CDE, ReproZip
+
+**Faire le ménage**: partir d'un environnment vierge, installer que le nécessaire et l'expliciter, docker/singularity, guix/nix
+
+conteneur: aucune bibliothéque de la machine sera utilisée
+
+### l'épreuve du temps
+Probleme de repro FreeSurfer -> resultat different entre windows/linux/!= os mac
+
+orgmode aussi
+
+outil à dev rapide
+
+- évolution rapide et peu poser problème
+  - besoin de vérifier la reconstructibilité et la fonctionnalité de ces environnements (intégration continue et test de non régression)
+  
+ce restreindre a ce qui est maitrisable (c / cpp)
+
+L'archivage
+
+- git (hub, lab) stable mais pérenne ? code space fin a cause de pirate
+- software heritage
+- hal
+
+Gestion de l'environnement
+- périnité de l'accés à dockerhub, nix repo, code ocean ?
+- une fois environnement gelé, quelle est la pérennité d'une VM, d'une image docker ?
+
+Concerver le plus d'info possible en automatisant
+- logiciel, version, procédures d'installation
+