From b4c37f3af28e6012453120d1053e6260125ec492 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1 Date: Thu, 17 Nov 2022 10:52:31 +0000 Subject: [PATCH] Update Readme.md --- journal/Readme.md | 12 ++++-------- 1 file changed, 4 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/journal/Readme.md b/journal/Readme.md index 9f02aa0..4be3aca 100644 --- a/journal/Readme.md +++ b/journal/Readme.md @@ -153,24 +153,20 @@ Tout d'abord donnez un titre à votre document. Pour cela, il est nécessaire de ![Barre_notebook.PNG](journal/Barre_notebook.PNG) -Une fois en écriture "markdown" écrivez : "*# Ecrire un document computationnel autour du SARS-CoV-2 (Covid-19)*", "#" signifiant titre d'ordre 1 en markdown. - - - - +Une fois en écriture "markdown" écrivez : "*# Ecrire un document computationnel autour du SARS-CoV-2 (Covid-19)*", "*#*" signifiant titre d'ordre 1 en markdown. Il faudra suivre la même démarche pour tout les écritures en markdown par la suite. #### 2. Contexte -Donnons un peu de contexte avec un paragraphe nommé "## Contexte", "##" signifiant titre d'ordre 2. +Donnez un peu de contexte avec un paragraphe nommé "*## Contexte*", "*##*" signifiant titre d'ordre 2. Le contenu de ce paragraphe est le suivant : -"Le but de cet exercice est d'écrire un document computationnel autour du SARS-CoV-2 (Covid-19). Il faut réaliser une représentaion graphique semblable à celles du [South China Morning Post](https://www.scmp.com/) concernant le nombre total de cas de personne atteintes de la maladie du Covid-19 par pays. +"*Le but de cet exercice est d'écrire un document computationnel autour du SARS-CoV-2 (Covid-19). Il faut réaliser une représentaion graphique semblable à celles du [South China Morning Post](https://www.scmp.com/) concernant le nombre total de cas de personne atteintes de la maladie du Covid-19 par pays. Nous nous concentrons sur les données disponibles à cette [adresse](https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv). -Dans notre cas nous regarderons les données des pays suivants : la Belgique (Belgium), la Chine - toutes les provinces sauf Hong-Kong (China), Hong Kong (China, Hong-Kong), la France métropolitaine (France), l’Allemagne (Germany), l’Iran (Iran), l’Italie (Italy), le Japon (Japan), la Corée du Sud (Korea, South), la Hollande sans les colonies (Netherlands), le Portugal (Portugal), l’Espagne (Spain), le Royaume-Unis sans les colonies (United Kingdom), les États-Unis (US)." +Dans notre cas nous regarderons les données des pays suivants : la Belgique (Belgium), la Chine - toutes les provinces sauf Hong-Kong (China), Hong Kong (China, Hong-Kong), la France métropolitaine (France), l’Allemagne (Germany), l’Iran (Iran), l’Italie (Italy), le Japon (Japan), la Corée du Sud (Korea, South), la Hollande sans les colonies (Netherlands), le Portugal (Portugal), l’Espagne (Spain), le Royaume-Unis sans les colonies (United Kingdom), les États-Unis (US).*" Utiliser ``[]()`` pour ajouter des liens aux mots souhaités, par exemple : ``[fun-mooc.fr](https://www.fun-mooc.fr/fr/)``. Dans notre cas nous allons donner le lien ``https://www.scmp.com/`` pour ``South China Morning Post`` afin de donner accès au site d'origine des données que nous allons utiliser aux lecteurs et ``https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv`` pour ``adresse`` afin de donner accès au données brutes aux lecteurs -- 2.18.1