Il y a quelques semaines, j’ai eu la chance de pouvoir enseigner deux jours à Bordeaux, sur le sujet qui donne son nom à ce billet. La formation était organisée par l’URFIST Bordeaux, qui a tout organisé de part en part : merci à Sabrina, tout, absolument tout (du logement à la logistique à la coordination pédagogique) était plus que nickel !
Évidemment, le matériau de réplication est sur GitHub :
Il y a deux ou trois sujets que j’aurais bien aimé couvrir (l’utilisation d’un headless browser comme CasperJS, par exemple), mais les étudiants1 avaient besoin d’outils plus ancrés dans la pratique du code dans R même. Cela attendra une autre formation.
Vous retrouverez, dans le matériau utilisé au fil de la formation, les slides de la séance “Web scraping et APIs” que j’avais donnée au séminaire RUSS (“R à l’usage des sciences sociales”) il y a quelques années — un autre excellent endroit pour partager des connaissances méthodologiques et techniques.
- Presque tous des doctorants, issus de disciplines allant du droit aux mathématiques en passant par les la démographie et les neurosciences (!). [↩]
OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
François (5 décembre 2018). Collecter, visualiser, analyser des données législatives avec R. Polit’bistro. Consulté le 14 septembre 2024 à l’adresse https://doi.org/10.58079/syvl