Import the sources of all the slides

module1/slides/Makefile

+PATH_LOCAL=~/public_html/PITCHME/
+PATH_BIN=../bin/
+PATH_ASSETS=../assets/
+
+sync_local: PITCHME.md
+	mkdir -p $(PATH_LOCAL)/assets/md/img/
+	cp PITCHME.md $(PATH_LOCAL)/assets/md/PITCHME.md
+	cp $(PATH_ASSETS)/img/* $(PATH_LOCAL)/assets/img/
+
+$(PATH_LOCAL)/assets/md/PITCHME.md: PITCHME.md
+	sed 's|https://rawgit.com/alegrand/RR_MOOC/master/||g' < $< > $@
+
+C028AL_slides_module1-en-gz.pdf: slides_module1.pdf
+	mv $< $@
+
+C028AL_slides_module1-fr-gz.pdf: diapos_module1.pdf
+	mv $< $@
+
+%-gz.pdf: %.pdf
+	gzprez $<
+
+%.pdf: %.tex
+	pdflatex --shell-escape $^
+	pdflatex --shell-escape $^
+
+%.tex: %.org
+	emacs -batch $^  --funcall org-beamer-export-to-latex
+	sed -i -e 's|includegraphics\(.*\)../assets/img/|includegraphics\1../assets/img/thumbnail/|' -e 's/\.png}/.jpg}/i' -e 's/\.JPG}/.jpg}/i' $@

module1/slides/misc/Etiquette_avec_Markdown.md

+# Comment rajouter des étiquettes dans un fichier Markdown ?
+
+Pour rajouter une étiquette ou un mot clé visible par un `moteur de recherche de bureau`, nous pouvons les insérer dans des `commentaires`, c'est-à-dire des parties du fichier texte `source` qui ne seront pas montrées par le logiciel de rendu — comme le navigateur internet lors de la génération d'une sortie au format `HTML`.
+
+Le [didacticiel Markdown](https://enacit1.epfl.ch/markdown-pandoc) de Jean-Daniel Bonjour nous explique clairement comment faire cela en section `3.2.7.4 Autres remarques sur les listes`. Pour rajouter en commentaire l'étiquette `:ceci-est-une-étiquette:`, il suffit de taper : `<!-- :ceci-est-une-étiquette: -->`. Nous pouvons ainsi étiqueter les différents éléments d'une liste :
+
+* le premier élément ; <!-- :étiquette-1: -->
+* le deuxième élément. <!-- :étiquette-2: -->
+ 
+ Et voilà !
\ No newline at end of file

module1/slides/misc/description_sequences_module1.org

+#+OPTIONS: ':nil *:t -:t ::t <:t H:3 \n:nil ^:t arch:headline
+#+OPTIONS: author:t broken-links:nil c:nil creator:nil
+#+OPTIONS: d:(not "LOGBOOK") date:t e:t email:nil f:t inline:t num:t
+#+OPTIONS: p:nil pri:nil prop:nil stat:t tags:t tasks:t tex:t
+#+OPTIONS: timestamp:t title:t toc:t todo:t |:t
+#+TITLE: Une phrase de description pour les séquences du module 1
+#+DATE: <2018-07-05 jeu.>
+#+AUTHOR: Christophe Pouzat
+#+EMAIL: christophe.pouzat@parisdescartes.fr
+#+LANGUAGE: en
+#+SELECT_TAGS: export
+#+EXCLUDE_TAGS: noexport
+#+CREATOR: Emacs 25.3.1 (Org mode 9.0.9)
+
+* Séquence 1
+- Quelques exemples, célèbres et moins célèbres, de prise de notes.
+- Some famous and less famous examples of note-taking.
+
+* Séquence 2
+- Une courte histoire de la navigation dans le livre et les notes.
+- A brief history of navigation within the book and notes.
+
+* Séquence 3
+- L'intérêt des fichiers textes et des langages de balisage légers.
+- Why should we use text fromats and ligthweight markup languages?
+
+* Séquence 4 
+- Comment archiver des notes tout en les faisant évoluer ? L'intérêt des logiciels de gestion de version. 
+- How to archive notes while letting them evolve? The case for version control systems.
+
+* Sèquence 5
+- S'y retrouver dans ses notes avec des mots-clés et un moteur de recherche de bureau.
+- Finding one's way in a large notes collection with key-words and desktop search software.
+

module2/slides/Makefile

+../../bin/Makefile
\ No newline at end of file

module3/slides/Makefile

+C028AL_slides_module3-fr.pdf: diapos-module3.pdf
+	mv $< $@
+
+C028AL_slides_module3-en.pdf: slides-module3.pdf
+	mv $< $@
+
+%.pdf: %.tex
+	pdflatex --shell-escape $^
+	pdflatex --shell-escape $^
+
+%.tex: %.org
+	emacs -batch $^  --funcall org-beamer-export-to-latex
+
+images: analyse-traditionnelle-3-svg.pdf traditional-analysis-3-svg.pdf analyse-replicable-3-svg.pdf replicable-analysis-3-svg.pdf
+
+%-svg.pdf: %.svg
+	/Applications/Inkscape.app/Contents/Resources/bin/inkscape  -D -z --file=$(abspath $<) --export-pdf=$(abspath $@)

module3/slides/analyse-replicable-3.svg

+../assets/img/analyse-replicable-3.svg
\ No newline at end of file

module3/slides/analyse-traditionnelle-3.svg

+../assets/img/analyse-traditionnelle-3.svg
\ No newline at end of file

module3/slides/diapos-module3.org

+#+TITLE: La main à la pâte : une analyse réplicable
+#+AUTHOR: @@latex:{\large Konrad Hinsen} \\ \vspace{0.2cm}CBM, CNRS Orléans et Synchrotron SOLEIL\\ \vspace{0.2cm} \texttt{konrad.hinsen@cnrs.fr}@@
+#+OPTIONS: H:2 tags:nil
+#+EXCLUDE_TAGS: noexport
+#+LANGUAGE: fr
+#+SELECT_TAGS: export
+#+LATEX_CLASS: beamer
+#+LATEX_CLASS_OPTIONS: [presentation,bigger]
+#+LATEX_HEADER: \usepackage[french]{babel}
+#+LATEX_HEADER: \usepackage[normalem]{ulem}
+#+BEAMER_HEADER: \setbeamercovered{invisible}
+#+BEAMER_HEADER: \beamertemplatenavigationsymbolsempty
+#+STARTUP: beamer
+#+COLUMNS: %45ITEM %10BEAMER_ENV(Env) %10BEAMER_ACT(Act) %4BEAMER_COL(Col) %8BEAMER_OPT(Opt)
+#+STARTUP: indent
+#+PROPERTY: header-args :eval no-export
+
+
+* M3-S1: Une analyse réplicable, c'est quoi?
+
+** 3. La main à la pâte: une analyse réplicable
+ 1. *Une analyse réplicable, c'est quoi?*
+ 2. Étude de cas: l'incidence de syndromes grippaux
+ 3. Importer les données. Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 4. Vérification et inspection. Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 5. Questions et réponses.  Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+** L'analyse de données traditionnelle
+[[./analyse-traditionnelle-3-svg.pdf]]
+** L'analyse de données réplicable
+[[./analyse-replicable-3-svg.pdf]]
+** Pourquoi faire réplicable?
+ - Facile à refaire si les données changent 
+ - Facile à modifier 
+ - Facile à inspecter et vérifier
+
+* M3-S2: Étude de cas: l'incidence de syndromes grippaux
+
+** 3. La main à la pâte: une analyse réplicable
+ 1. Une analyse réplicable, c'est quoi?
+ 2. *Étude de cas: l'incidence de syndromes grippaux*
+ 3. Importer les données. Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 4. Vérification et inspection. Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 5. Questions et réponses.  Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+
+** Les points clés à retenir
+- Aucune modification des données "à la main".
+- Du code pour tout!
+
+* M3-S3A: Importer les données (Jupyter)
+  
+** 3. La main à la pâte: une analyse réplicable
+ 1. Une analyse réplicable, c'est quoi?
+ 2. Étude de cas: l'incidence de syndromes grippaux
+ 3. *Importer les données*. Au choix:
+     - *Jupyter*
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 4. Vérification et inspection. Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 5. Questions et réponses.  Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+
+** Choix techniques
+ - Notebook Jupyter
+ - Langage Python 3
+ - Bibliothèques:
+    - pandas
+    - matplotlib
+    - isoweek
+
+** Les points clés à retenir
+ - Lecture des données directement de la source
+ - Gestion des données manquantes
+
+* M3-S3B: Importer les données (RStudio)
+
+** 3. La main à la pâte: une analyse réplicable
+ 1. Une analyse réplicable, c'est quoi?
+ 2. Étude de cas: l'incidence de syndromes grippaux
+ 3. *Importer les données*. Au choix:
+     - Jupyter
+     - *RStudio*
+     - OrgMode
+ 4. Vérification et inspection. Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 5. Questions et réponses.  Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+
+** Choix techniques
+ - Environnement RStudio
+ - Langage R
+ - Bibliothèque: parsedate
+** Les points clés à retenir
+ - Lecture des données directement de la source
+ - Attention aux données manquantes
+
+* M3-S3C: Importer les données (OrgMode)
+  
+** 3. La main à la pâte: une analyse réplicable
+ 1. Une analyse réplicable, c'est quoi?
+ 2. Étude de cas: l'incidence de syndromes grippaux
+ 3. *Importer les données*. Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - *OrgMode*
+ 4. Vérification et inspection. Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 5. Questions et réponses.  Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+
+** Choix techniques
+ - Environnement Environnement Emacs + Org mode
+ - Langages:
+    - Python 3 pour préparer les données
+    - R pour l'analyse
+** Les points clés à retenir
+ - Lecture des données directement de la source
+ - Gestion des données manquantes
+
+* M3-S4A/B/C: Vérification et inspection
+
+** 3. La main à la pâte: une analyse réplicable
+ 1. Une analyse réplicable, c'est quoi?
+ 2. Étude de cas: l'incidence de syndromes grippaux
+ 3. Importer les données. Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 4. *Vérification et inspection*. Au choix:
+     - *Jupyter*
+     - *RStudio*
+     - *OrgMode*
+ 5. Questions et réponses.  Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+
+** Les points clés à retenir
+- Pré-traitement des données
+  - Adapter aux conventions des logiciels
+  - Faciliter l'analyse
+- Vérifier autant que possible
+  - Inspection visuelle
+  - Code de validation
+
+* M3-S5A/B/C: Questions et réponses
+
+** 3. La main à la pâte: une analyse réplicable
+ 1. Une analyse réplicable, c'est quoi?
+ 2. Étude de cas: l'incidence de syndromes grippaux
+ 3. Importer les données. Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 4. Vérification et inspection. Au choix:
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 5. *Questions et réponses*.  Au choix:
+     - *Jupyter*
+     - *RStudio*
+     - *OrgMode*
+
+** Questions
+ 1. Quelles années ont connu les épidémies les plus fortes?
+ 2. Quelle est la fréquence d'épidémies faibles, moyennes, et fortes?
+
+** Les points clés à retenir
+ - Une analyse réplicable doit contenir *toutes les étapes* de traitement des données sous une forme *exécutable*.
+ - Il est important d'*expliquer* tous les choix qui peuvent influencer les résultats.
+ - Ceci nécessite d'exposer beaucoup de *détails techniques*, parce que c'est à ce niveau qu'on fait *le plus d'erreurs*!
+

module3/slides/replicable-analysis-3.svg

+../assets/img/replicable-analysis-3.svg
\ No newline at end of file

module3/slides/slides-module3.org

+#+TITLE: Diving in: a replicable analysis
+#+AUTHOR: @@latex:{\large Konrad Hinsen} \\ \vspace{0.2cm}CBM, CNRS Orléans and Synchrotron SOLEIL\\ \vspace{0.2cm} \texttt{konrad.hinsen@cnrs.fr}@@
+#+OPTIONS: H:2 tags:nil
+#+EXCLUDE_TAGS: noexport
+#+LANGUAGE: fr
+#+SELECT_TAGS: export
+#+LATEX_CLASS: beamer
+#+LATEX_CLASS_OPTIONS: [presentation,bigger]
+#+LATEX_HEADER: \usepackage[normalem]{ulem}
+#+BEAMER_HEADER: \setbeamercovered{invisible}
+#+BEAMER_HEADER: \beamertemplatenavigationsymbolsempty
+#+STARTUP: beamer
+#+COLUMNS: %45ITEM %10BEAMER_ENV(Env) %10BEAMER_ACT(Act) %4BEAMER_COL(Col) %8BEAMER_OPT(Opt)
+#+STARTUP: indent
+#+PROPERTY: header-args :eval no-export
+
+
+* M3-S1: What is a replicable analysis?
+
+** 3. Diving in: a replicable analysis
+ 1. *What is a replicable analysis?*
+ 2. Case study: incidence of influenza-like illness
+ 3. Data import
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 4. Verification and inspection
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 5. Obtaining answers to a few questions
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+** Traditional data analysis
+[[./traditional-analysis-3-svg.pdf]]
+** Replicable data analysis
+[[./replicable-analysis-3-svg.pdf]]
+** Why do it replicably?
+ - Easy to re-do if the data change
+ - Easy to modify
+ - Easy to inspect and verify
+
+* M3-S2: Case study: incidence of influenza-like illness
+
+** 3. Diving in: a replicable analysis
+ 1. What is a replicable analysis?
+ 2. *Case study: incidence of influenza-like illness*
+ 3. Data import
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 4. Verification and inspection
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 5. Obtaining answers to a few questions
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+
+** Take-home message
+- No manual editing of data
+- Everything is done in code!
+
+* M3-S3A: Data import (Jupyter)
+  
+** 3. Diving in: a replicable analysis
+ 1. What is a replicable analysis?
+ 2. Case study: incidence of influenza-like illness
+ 3. *Data import*
+     - *Jupyter*
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 4. Verification and inspection
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 5. Obtaining answers to a few questions
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+
+** Technical choices
+ - Jupyter notebook
+ - Python 3 language
+ - Libraries:
+    - pandas
+    - matplotlib
+    - isoweek
+
+** Take-home message
+ - The data are read directly from the source
+ - Missing data must be handled
+* M3-S3B: Data import (RStudio)
+
+** 3. Diving in: a replicable analysis
+ 1. What is a replicable analysis?
+ 2. Case study: incidence of influenza-like illness
+ 3. *Data import*
+     - Jupyter
+     - *RStudio*
+     - OrgMode
+ 4. Verification and inspection
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 5. Obtaining answers to a few questions
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+
+** Technical choices
+ - RStudio development environment
+ - R language
+ - Library: parsedate
+
+** Take-home message
+ - The data are read directly from the source
+ - Missing data must be handled
+
+* M3-S3C: Data import (OrgMode)
+  
+** 3. Diving in: a replicable analysis
+ 1. What is a replicable analysis?
+ 2. Case study: incidence of influenza-like illness
+ 3. *Data import*
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - *OrgMode*
+ 4. Verification and inspection
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 5. Obtaining answers to a few questions
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+
+** Technical choices
+ - Emacs editor + Org mode
+ - Languages:
+    - Python 3 for pre-processing
+    - R for analysis
+** Take-home message
+ - The data are read directly from the source
+ - Missing data must be handled
+
+* M3-S4A/B/C: Verification and inspection
+
+** 3. Diving in: a replicable analysis
+ 1. What is a replicable analysis?
+ 2. Case study: incidence of influenza-like illness
+ 3. Data import
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 4. *Verification and inspection*
+     - *Jupyter*
+     - *RStudio*
+     - *OrgMode*
+ 5. Obtaining answers to a few questions
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+
+** Take-home message
+- Preprocessing
+  - Adapt the data to the software's conventions
+  - Facilitates the analysis
+- Verify as much as possible
+  - Visual inspection
+  - Validation code
+* M3-S5A/B/C: Obtaining answers to a few questions
+
+** 3. Diving in: a replicable analysis
+ 1. What is a replicable analysis?
+ 2. Case study: incidence of influenza-like illness
+ 3. Data import
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 4. Verification and inspection
+     - Jupyter
+     - RStudio
+     - OrgMode
+ 5. *Obtaining answers to a few questions*
+     - *Jupyter*
+     - *RStudio*
+     - *OrgMode*
+
+** Questions
+ 1. Which years have seen the strongest epidemics?
+ 2. What is the frequency of weak, average, and strong epidemics?
+** Take-home message
+ - A replicable analysis must contain *all* data processing steps in an *executable* form.
+ - It is important to *explain* all choices that have an impact on the results.
+ - This requires making many *technical details* explicit, because that is where most mistakes happen!

module3/slides/traditional-analysis-3.svg

+../assets/img/traditional-analysis-3.svg
\ No newline at end of file