Removing useless manual numbering

module2/ressources/jupyter.org

@@ -7,22 +7,22 @@
 #+PROPERTY: header-args :eval never-export
 
 * Table of Contents                                                     :TOC:
-- [[#1-jupyter-tips-and-tricks][1 Jupyter tips and tricks]]
-  - [[#11-creating-or-importing-a-notebook][1.1 Creating or importing a notebook]]
-  - [[#12-running-r-and-python-in-the-same-notebook][1.2 Running R and Python in the same notebook]]
-  - [[#13-other-languages][1.3 Other languages]]
-- [[#2-installing-and-configuring-jupyter-on-your-computer][2 Installing and configuring Jupyter on your computer]]
-  - [[#21-installing-jupyter][2.1 Installing Jupyter]]
-  - [[#22-making-sure-jupyter-allows-you-to-use-r][2.2 Making sure Jupyter allows you to use R]]
-  - [[#23-additional-tips][2.3 Additional tips]]
-
-* 1 Jupyter tips and tricks
+- [[#jupyter-tips-and-tricks][Jupyter tips and tricks]]
+  - [[#creating-or-importing-a-notebook][Creating or importing a notebook]]
+  - [[#running-r-and-python-in-the-same-notebook][Running R and Python in the same notebook]]
+  - [[#other-languages][Other languages]]
+- [[#installing-and-configuring-jupyter-on-your-computer][Installing and configuring Jupyter on your computer]]
+  - [[#installing-jupyter][Installing Jupyter]]
+  - [[#making-sure-jupyter-allows-you-to-use-r][Making sure Jupyter allows you to use R]]
+  - [[#additional-tips][Additional tips]]
+
+* Jupyter tips and tricks
 The following [[https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tips-tricks-shortcuts/][webpage]] lists several Jupyter tricks (in particular, it
 illustrates many =IPython magic= commands) that should improve your
 efficiency (note that this blog post is about two years old so some of
 the tricks may have been integrated in the default behavior of Jupyter
 now).
-** 1.1 Creating or importing a notebook
+** Creating or importing a notebook
 Using the Jupyter environment we deployed for this MOOC will allow to
 easily access any file from your default GitLab project. There are
 situations however where you may want to play with other notebooks.
@@ -54,7 +54,7 @@ situations however where you may want to play with other notebooks.
      notebook and confirm the upload.
   4. Open the freshly uploaded notebook through the Jupyter file
      manager.
-** 1.2 Running R and Python in the same notebook
+** Running R and Python in the same notebook
 =rpy2= package allows to use both languages in the same notebook by:
 1. Loading =rpy2=: 
    #+begin_src python :results output :exports both
@@ -74,7 +74,7 @@ situations however where you may want to play with other notebooks.
 Note that this =%%R= notation indicates that R should be used for the whole cell but
 an other possibility is to use =%R= to have a single line of R within a
 python cell.
-** 1.3 Other languages
+** Other languages
 Jupyter is not limited to Python and R. Many other languages are available:
 [[https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels][https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels]], including
 non-free languages like SAS, Mathematica, Matlab... Note that the maturity of these kernels differs widely.
@@ -93,7 +93,7 @@ essence. But perfection does not exist anyway and using Jupyter
 literate programming approach allied with systematic control version
 and environment control will certainly help anyway.
 
-* 2 Installing and configuring Jupyter on your computer
+* Installing and configuring Jupyter on your computer
 In this section, we explain how to set up a Jupyter environment on
 your own computer similar to the one deployed for this MOOC.
 
@@ -103,7 +103,7 @@ you to mix various components (including notebooks) in your
 browser. In the context of this MOOC, our time frame was too short to
 benefit from JupyterLab which was still under active development. You may, however, prefer JupyterLab when doing an installation on your own computer.
 
-** 2.1 Installing Jupyter
+** Installing Jupyter
 Follow these instructions if you wish to have a Jupyter environment on
 your own computer similar to the one we set up for this MOOC.
 
@@ -125,7 +125,7 @@ source activate mooc_rr
 # Linux, MacOS and Windows: launch the notebook
 jupyter notebook
 #+end_src
-** 2.2 Making sure Jupyter allows you to use R
+** Making sure Jupyter allows you to use R
 The environment described in the last section should include R, but if
 you proceeded otherwise and only have Python available in Jupyter, you
 may want to read the following section.
@@ -176,7 +176,7 @@ Install also =tzlocal=:
 #+begin_src shell :results output :exports both
 python -m pip install tzlocal
 #+end_src
-** 2.3 Additional tips
+** Additional tips
 *** • Exporting a notebook
 Here is what we had to install on a recent Debian computer to make sure
 the notebook export via LaTeX works:

module2/ressources/jupyter_fr.org

@@ -7,16 +7,16 @@
 #+PROPERTY: header-args :eval never-export
 
 * Table des matières                                         :TOC:
-- [[#1-jupyter-trucs-et-astuces][1 Jupyter: Trucs et astuces]]
-  - [[#11-création-ou-import-dun-notebook][1.1 Création ou import d'un notebook]]
-  - [[#12-exécuter-du-code-r-et-du-code-python-dans-le-même-notebook][1.2 Exécuter du code R et du code Python dans le même notebook]]
-  - [[#13-autres-langages-que-python-et-r][1.3 Autres langages que Python et R]]
-- [[#2-installation-et-configuration-de-jupyter-sur-votre-ordinateur][2 Installation et configuration de Jupyter sur votre ordinateur]]
-  - [[#21-installation-de-jupyter][2.1 Installation de Jupyter]]
-  - [[#22-sassurer-que-jupyter-vous-permet-dutiliser-r][2.2 S'assurer que Jupyter vous permet d'utiliser R]]
-  - [[#23-conseils-additionnels][2.3 Conseils additionnels]]
+- [[#jupyter-trucs-et-astuces][Jupyter: Trucs et astuces]]
+  - [[#création-ou-import-dun-notebook][Création ou import d'un notebook]]
+  - [[#exécuter-du-code-r-et-du-code-python-dans-le-même-notebook][Exécuter du code R et du code Python dans le même notebook]]
+  - [[#autres-langages-que-python-et-r][Autres langages que Python et R]]
+- [[#installation-et-configuration-de-jupyter-sur-votre-ordinateur][Installation et configuration de Jupyter sur votre ordinateur]]
+  - [[#installation-de-jupyter][Installation de Jupyter]]
+  - [[#sassurer-que-jupyter-vous-permet-dutiliser-r][S'assurer que Jupyter vous permet d'utiliser R]]
+  - [[#conseils-additionnels][Conseils additionnels]]
 
-* 1 Jupyter: Trucs et astuces
+* Jupyter: Trucs et astuces
 Cette [[https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tips-tricks-shortcuts/][page web]] (en anglais) recense un certain nombre d'astuces
 relatives à l'utilisation de Jupyter (et en particulier des
 illustrations des nombreuses commandes magiques =IPython magic=) et
@@ -24,7 +24,7 @@ susceptibles d'améliorer votre efficacité (notez bien que ce billet a
 plus de deux ans que Jupyter évoluant très rapidement, certaines de
 ces astuces ou de ces modules complémentaires font maintenant partie
 du comportement par défaut des versions les plus récentes de Jupyter).
-** 1.1 Création ou import d'un notebook
+** Création ou import d'un notebook
 L'environnement Jupyter que nous avons déployé dans le cadre de ce
 MOOC vous permettra d'accéder très simplement à tout fichier (et en
 particulier les notebooks des différents exercices que nous avons
@@ -64,7 +64,7 @@ ceux du MOOC.
   4. Vous pouvez maintenant ouvrir le notebook fraîchement récupéré
      à l'aide du navigateur de fichiers de Jupyter et réexécuter le
      code correspondant.
-** 1.2 Exécuter du code R et du code Python dans le même notebook
+** Exécuter du code R et du code Python dans le même notebook
 C'était impossible avec les premières versions de Jupyter mais c'est
 désormais très facile grâce à la bibliothèque python =rpy2=. Il vous
 faut tout d'abord ouvrir un notebook python.
@@ -91,7 +91,7 @@ python (=rpy2=) maintient une session R, lui passe le code de la cellule
 et récupère le résultat. Jupyter fait alors le nécessaire pour
 l'afficher correctement. Il est également possible d'utiliser =%R= pour
 avoir une seule ligne de R au sein d'une cellule python.
-** 1.3 Autres langages que Python et R
+** Autres langages que Python et R
 Jupyter tire son nom des langages Julia, Python, et R. Il ne se limite
 donc pas aux langages Python et R. De nombreux autres langages de
 programmation sont disponibles:
@@ -119,7 +119,7 @@ objectif de recherche reproductible mais il faut aussi savoir ne pas
 SAS, l'utilisation de la programmation lettrée de Jupyter et d'un
 contrôle de version (avec gitlab) et d'environnement (avec docker par
 exemple) se révélera très certainement précieux.
-* 2 Installation et configuration de Jupyter sur votre ordinateur
+* Installation et configuration de Jupyter sur votre ordinateur
 Dans cette section, nous expliquons comment installer, sur votre
 ordinateur, un environnement Jupyter similaire à celui que nous avons
 déployé pour ce MOOC.
@@ -132,7 +132,7 @@ avons manqué de temps pour bénéficier de tout JupyterLab qui était
 toujours en développement actif. À l'heure actuelle, vous pouvez
 cependant avoir intérêt à installer tout JupyterLab sur votre ordinateur.
 
-** 2.1 Installation de Jupyter
+** Installation de Jupyter
 Ces instructions permettent d'obtenir sur votre ordinateur un
 environnement Jupyter similaire à celui que nous avons déployé dans le
 cadre du MOOC.
@@ -159,7 +159,7 @@ source activate mooc_rr
 # Linux, MacOS and Windows: launch the notebook
 jupyter notebook
 #+end_src
-** 2.2 S'assurer que Jupyter vous permet d'utiliser R
+** S'assurer que Jupyter vous permet d'utiliser R
 Si vous avez installé l'environnement de la façon décrite dans la
 section précédente, vous devriez déjà avoir R à votre disposition et
 vous n'avez donc rien à faire. Mais si vous avez procédé différemment
@@ -214,7 +214,7 @@ Installez également =tzlocal=:
 #+begin_src shell :results output :exports both
 python -m pip install tzlocal
 #+end_src
-** 2.3 Conseils additionnels
+** Conseils additionnels
 *** • Exporter un notebook
 Jupyter évolue rapidement et ces informations peuvent vite devenir
 obsolète mais voici ce qu'il peut être utile d'installer sur une

module2/ressources/maintaining_a_journal.org

@@ -6,13 +6,13 @@
 #+PROPERTY: header-args :eval never-export
 
 * Table of Contents                                                     :TOC:
-- [[#1-some-examples-of-labbooks-provided-for-inspiration][1. Some examples of LabBooks provided for inspiration]]
-- [[#2-how-to-report-efficiently-by-martin-quinson][2. How to report efficiently (by Martin Quinson)]]
+- [[#some-examples-of-labbooks-provided-for-inspiration][Some examples of LabBooks provided for inspiration]]
+- [[#how-to-report-efficiently-by-martin-quinson][How to report efficiently (by Martin Quinson)]]
   - [[#reporting][Reporting]]
   - [[#reporting-logistics][Reporting Logistics]]
   - [[#reporting-document-organization][Reporting Document Organization]]
 
-* 1. Some examples of LabBooks provided for inspiration
+* Some examples of LabBooks provided for inspiration
 Since a few years, we systematically require any or our students to
 have a laboratory notebook in org-mode. Most of the time, they start
 in private repositories but often end up being fully opened. Here are
@@ -40,7 +40,7 @@ Org-mode is obviously not the only option and many of our students use
 am mixture of org-mode, rstudio and jupyter depending on what is more
 convenient.
 
-* 2. How to report efficiently (by Martin Quinson)
+* How to report efficiently (by Martin Quinson)
 My friend Martin has gathered [[https://people.irisa.fr/Martin.Quinson/Research/Students/Methodo/][an excellent compendium of information and references on his webpage to explain his students what he expects from them]]. *I'll therefore simply paraphrase him here* with the most
 important aspects related to reporting but feel free to read [[https://people.irisa.fr/Martin.Quinson/Research/Students/Methodo/][the
 original version]]:

module2/ressources/maintaining_a_journal_fr.org

@@ -6,13 +6,13 @@
 #+PROPERTY: header-args :eval never-export
 
 * Table des matières                                                    :TOC:
-- [[#1-quelques-exemples-de-cahiers-de-notes-ou-de-laboratoires-pouvant-servir-de-source-dinspiration][1. Quelques exemples de cahiers de notes ou de laboratoires pouvant servir de source d'inspiration]]
-- [[#2-comment-rendre-compte-de-son-activité-efficacement][2. Comment rendre compte de son activité efficacement]]
+- [[#quelques-exemples-de-cahiers-de-notes-ou-de-laboratoires-pouvant-servir-de-source-dinspiration][Quelques exemples de cahiers de notes ou de laboratoires pouvant servir de source d'inspiration]]
+- [[#rendre-compte-de-son-activité-efficacement][Rendre compte de son activité efficacement]]
   - [[#le-reporting][Le Reporting]]
   - [[#logistique][Logistique]]
   - [[#organisation-dun-compte-rendu-dactivité][Organisation d'un compte rendu d'activité]]
 
-* 1. Quelques exemples de cahiers de notes ou de laboratoires pouvant servir de source d'inspiration
+* Quelques exemples de cahiers de notes ou de laboratoires pouvant servir de source d'inspiration
 Depuis plusieurs années, nous demandons systématiquement à tout
 étudiant travaillant avec nous tenir à jour un cahier de laboratoire,
 généralement en org-mode. La plupart du temps, ces documents
@@ -50,7 +50,7 @@ Org-mode n'est évidemment pas la seule option et il est courant que
 nos étudiants et collègues utilisent un mélange d'org-mode, rstudio et
 de jupyter selon ce qui est le plus adapté à leurs besoins du moment.
 
-* 2. Comment rendre compte de son activité efficacement
+* Rendre compte de son activité efficacement
 Mon ami Martin a réalisé [[https://people.irisa.fr/Martin.Quinson/Research/Students/Methodo/][une excellente collection d'informations et de références sur sa page web pour expliquer à ses étudiants ce qu'il attends d'eux]]. *Je vais donc tout simplement le paraphraser dans cette
 section* en rappelant les éléments qui me semblent essentiels (mais je
 vous invite à lire [[https://people.irisa.fr/Martin.Quinson/Research/Students/Methodo/][l'original]]).