TidyTuesday est une initiative hebdomadaire de la communauté des utilisateurs du logiciel statistique R. Chaque semaine, un ensemble de données est publié sur le compte Twitter @tidyverse et sur le dépôt GitHub TidyTuesday. Les participants sont encouragés à explorer, analyser et visualiser ces données à l'aide du langage de programmation R et des principes de la "tidy data" (données bien organisées).
L'objectif de TidyTuesday est d'améliorer les compétences en analyse de données, en visualisation et en manipulation de données à l'aide de R, tout en encourageant la collaboration et le partage de connaissances au sein de la communauté. Les participants publient souvent leurs réalisations sur les réseaux sociaux en utilisant le hashtag #TidyTuesday, ce qui permet de voir une variété d'approches et de solutions pour traiter les mêmes données.
Participer à TidyTuesday sans connaître à l'avance les données peut être un excellent moyen d'améliorer vos compétences en exploration de données, en analyse et en visualisation, en plus de découvrir de nouveaux ensembles de données. Voici quelques étapes que vous pouvez suivre pour vous lancer dans TidyTuesday chaque semaine :
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Consultez les Données : Chaque semaine, les données sont publiées sur le compte Twitter @tidyverse et sur le dépôt GitHub TidyTuesday. Visitez le dépôt GitHub à l'adresse https://github.com/rfordatascience/tidytuesday et trouvez le dossier correspondant à la semaine actuelle.
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Téléchargez les Données : Téléchargez les données depuis le dépôt GitHub. Les fichiers de données peuvent être au format CSV, Excel, ou dans d'autres formats courants.
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Explorez les Données : Utilisez des outils comme R, RStudio, Python, Jupyter Notebooks, etc., pour explorer les données. Regardez les premières lignes, examinez les variables disponibles, et essayez de comprendre la structure générale des données.
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Posez des Questions : Identifiez des questions intéressantes que vous pourriez explorer avec ces données. Pensez à des aspects spécifiques à analyser ou à visualiser.
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Utilisez Tidyverse : Si vous utilisez R, familiarisez-vous avec les packages Tidyverse tels que ggplot2, dplyr, tidyr, etc. Ces packages sont souvent utilisés dans le contexte de TidyTuesday.
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Créez des Visualisations : Utilisez les données pour créer des visualisations informatives. Cela peut inclure des graphiques, des tableaux, des cartes, etc.
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Partagez vos Résultats : Une fois que vous avez exploré les données et créé vos visualisations, partagez vos résultats. Cela peut se faire sur les réseaux sociaux (Twitter, par exemple) en utilisant le hashtag #TidyTuesday. Vous pouvez également partager votre code sur GitHub pour que d'autres puissent apprendre de votre approche.
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Explorez les Contributions des Autres : N'oubliez pas de consulter les contributions des autres participants. C'est une excellente occasion d'apprendre de différentes approches et de partager des idées.
Rappelez-vous que TidyTuesday vise à être un exercice d'apprentissage amusant et collaboratif. N'hésitez pas à poser des questions à la communauté si vous en avez et à profiter de l'expérience d'apprentissage collective.