# Journal de bord du Mooc N_Corduri

## Module 1 : Cahier de notes, cahier de laboratoire 

### Exercice 01-1 : Gitlab Recherche / Gitlab Historique

Il est possible dans Gitlab de trouver des fichiers contenant des chaînes de caractères spécifiques en simplement écrivant dans la barre de recherche de Gitlab 
la chaîne de caractères souhaitée.

De plus, il est possible de voir toutes les modifications qui ont été effectué sur un fichier et par quelle personne en cherchant dans l'historique du fichier.
Pour cela, il suffit d'aller dans l'onglet 'History' un fois le document ouvert.
Chaque modification dans Gitlab est accompagnée d'un numéro de commit (Exemple : dcdc68a8) et du nom de l'auteur du commit (Exemple : N_Corduri)

### Exercice 01-2 : Ecrire un fichier markdown / Comparer avec la solution

Les différentes syntaxes de base pour écrire en markdown :

| **Syntaxe** | **Symbole** | **Exemple** |
|---|---|---|
|Titre 1|``#``|``# Titre 1``|
|Titre 2|``##``|``## Titre 2``|
|*Italique*|``* *``|``* Une phrase en italique *``|
|**Gras**|``** **``|``** Une phrase en gras **``|
|Lien|``[]()``|``[fun-mooc.fr](https://www.fun-mooc.fr/fr/)``|
|Code|``<code> </code>``|``Une ligne de <code>code</code>``|
|Liste à puce| ``-``| `` - item ``|
|Liste numérotée| ``1.``| ``1. item``| 

Plus de syntaxes basiques [ici](https://www.markdownguide.org/basic-syntax/) et plus de syntaxes plus spécifiques [ici](https://www.markdownguide.org/extended-syntax/).

### Exercice 01-3 : Ecrire un journal de bord

Ce journal de bord à été écrit en Markdown en utilisant les syntaxes apprises dans l'exercice 01-2.

## Module 2 : La vitrine et l'envers du décor : le document computationnel 

Dans ce module il est possible d'utiliser trois outils, à avoir, Jupyter, Rstudio et OrgMode. Dans notre cas nous utilisons Jupyter.

### Exercice 02-1 : Savoir utiliser un notebook

Dans cet exercice il faut reproduire un document [modèle](https://lms.fun-mooc.fr/asset-v1:inria+41016+self-paced+type@asset+block/toy_notebook_fr.pdf) en utilisant Jupyter.
Mon document est [celui-ci](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/notebooks/work/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb).
Il a suffit de reproduire les textes en markdown avec des syntaxes vu précédemment et les morceaux de codes en python. 
Pour avoir le même affichage que dans l'exemple il faut enregistrer le document en pdf.

De plus, les équations en markdown s'écrivent comme dans le tableau ci-dessous :

| **Syntaxe** | **Symbole** | **Exemple** |
|---|---|---|
|Equation|``$ $``|``$x + y =1$``|
|Pi|``\pi``| |
|Vague|``\sim``||
|Inférieur ou égale|``\leq``||

### Exercice 02-2 : Savoir faire un calcul simple soi-même

Ce exercice demande de savoir effectuer des calcul simple sur une list de nombre en utilisant la biliothèque de python numpy.
Pour cela il faut utiliser les commandes ci dessous.

| **Calcul** | **Exemple** |
|---|---|
|Créer une liste|``List = [1, 2, 3, ...]``|
|Moyenne|``np.mean(List)``|
|Ecart-type|``np.std(List)``|
|Médiane|``np.median(List)``|
|Minimum|``np.min(List)``|
|Maximum|``np.max(List)``|

Voici le [lien](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/notebooks/work/module2/exo2/exercice.ipynb) pour accéder à l'exercice 02-2.

### Exercice 02-3 : Réaliser un affichage graphique

Pour tracer un graphique utiliser ``import matplotlib.pyplot as plt``

| **Calcul** | **Exemple** |
|---|---|
|Graphique|``plt.plot(List)``|
|Histogramme|``plt.hist(List)``|

Voici un [exemple](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/notebooks/work/module2/exo3/exercice.ipynb) de graphiques effectués avec cette méthode.

## Module 3 : La main à la pâte : une analyse réplicable

### Exercice 03-1 : Analyse de l'incidence du syndrôme grippal avec une copie locale des données

Dans cet exercice, nous modifions un URL qui nécessite un accès internet par un URL local afin d'être sûr de ne pas avoir de problème lors de l'ouverture du fichier.
Pour cela, nous enregistrons les données localement dans un fichier CSV et nous modifions le code afin que celui-ci utilise le bon fichier.

```
# data_url = "http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-3.csv"
data_url = "Donnees_Grippe.csv"
```

Pour plus de précision sur le code, voir directement sur le notebook de l'exercice correspondant [ici](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/notebooks/work/module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.ipynb).

### Exercice 03-2 : Analyse de l'incidence de la varicelle

Afin d'obtenir des résultats similaires à l'exercice précédent, il suffit de reproduire le même code avec les données de la varicelle et en modifiant la date de départ de chaque année à septembre au lieu de aout.

```
# data_url = "https://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-7.csv"
data_url = "Donnees_Varicelle.csv"
```

Et pour effectuer un changement du mois de référence de chaque année de août à septembre :

```
first_august_week = [pd.Period(pd.Timestamp(y, 8, 1), 'W')
                     for y in range(1985,
                                    sorted_data.index[-1].year)]
```
Devient :

```
first_september_week = [pd.Period(pd.Timestamp(y, 9, 1), 'W')
                     for y in range(1991,
                                    sorted_data.index[-1].year)]
```

Nous pouvons alors voir que l'année avec le plus de cas de varicelle est l'année 2009 et celle avec le moins de cas est l'année 2020.

Pour plus de précision sur le code, voir directement sur le notebook de l'exercice correspondant [ici](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/notebooks/work/module3/exo2/exercice.ipynb).