Introduction
Le codage interactif transforme la façon dont vous apprenez et travaillez avec les données en fournissant un retour d’information en temps réel et des résultats dynamiques, le tout dans votre navigateur Web. Dans cette section, vous découvrirez une série complète de tutoriels conçus pour vous aider à maîtriser la programmation interactive à l’aide de Quarto Live.
Aperçu des leçons
Voici comment vous pouvez explorer le contenu efficacement:
- Cliquez sur le titre d’une leçon pour l’ouvrir et en afficher le contenu.
- Cliquez sur le bouton
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-), tandis que les leçons réduites auront un bouton bleu (+).
- Cette hiérarchie des leçons est également disponible dans la barre latérale de gauche - lorsque vous cliquez sur une leçon spécifique, vous verrez également sa structure.
Lessons
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Vue d'ensemble des didacticiels de codage interactif utilisant R et Python. -
Configurer et comprendre les principes fondamentaux des environnements de codage interactifs. -
Installation pas à pas des moteurs Quarto Live et WebAssembly pour R et Python. -
Les bases de la création et de l'exécution de blocs de code interactifs. -
Techniques efficaces pour gérer les environnements d'exécution et le partage des variables. -
Comment installer et utiliser des paquets dans des environnements interactifs. -
Créer des graphiques de manière interactive avec R et Python.
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Tutoriels de codage interactifs dédiés à R. -
Démarrer avec les scripts R interactifs et les éléments essentiels du codage. -
Créer des visualisations interactives avec ggplot2, Plotly et Shiny. -
Intégrer des applications Shiny directement dans les documents Quarto. -
Exercices de conception avec astuces, solutions et notation automatique. -
Utiliser les htmlwidgets et les widgets Jupyter pour des sorties interactives dans R. -
Exécuter des applications Shiny entièrement dans le navigateur en utilisant Shinylive. -
Installer et configurer le paquetage R de Shinylive. -
Créer et exporter des applications Shiny de base en utilisant Shinylive. -
Personnalisation avancée et dépannage pour Shinylive dans R.
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Tutoriels de codage interactif spécifiques à Python. -
Mise en place d'environnements interactifs Python et exécution de votre premier script interactif. -
Des leçons interactives étape par étape pour apprendre Python. -
Exécuter des applications Shiny Python entièrement dans le navigateur avec Shinylive. -
Installer et configurer Shinylive pour Python. -
Apprendre à créer et à déployer des applications Shinylive Python. -
Intégrer les applications Shinylive Python de manière transparente dans les documents Quarto. -
Dépannage avancé et personnalisation des applications Shinylive Python.
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Méthodes avancées pour le codage interactif en R et Python. -
Combinaison de contenus interactifs pré-rendus et en direct. -
Créer des documents interactifs réactifs en utilisant des variables OJS. -
Mettre en place un retour d'information et une notation automatisés dans les exercices interactifs.
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Des cheatsheets concis résumant les techniques clés de codage interactif.
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Pourquoi le codage interactif?
Le codage interactif vous permet de:
- Expérimenter en temps réel: Voir un retour d’information immédiat sur vos modifications de code.
- Visualiser les données de manière dynamique: Construire des graphiques et des tableaux de bord interactifs qui réagissent aux entrées de l’utilisateur.
- Améliorer l’apprentissage: Combinez un texte narratif avec du code en direct pour approfondir votre compréhension.
- Déployer sans serveur: Utilisez Quarto Live pour exécuter votre code interactif dans le navigateur sans serveur dédié.
Commencer
Nos tutoriels proposent une approche pas à pas adaptée à R et à Python. Commencez par nos guides pour débutants, puis progressez vers des techniques avancées au fur et à mesure que vous vous sentez plus à l’aise avec le contenu interactif.
Conclusion
Les tutoriels interactifs R et Python de cette section sont conçus pour vous permettre d’acquérir les compétences nécessaires à la création de documents dynamiques et interactifs à l’aide de Quarto Live. Que vous souhaitiez expérimenter la visualisation de données, intégrer des applications Shiny ou concevoir des exercices interactifs, vous trouverez des ressources complètes pour vous guider à chaque étape du processus.
Réutilisation
Citation
@online{kassambara2025,
author = {Kassambara, Alboukadel},
title = {Vue d’ensemble de R \& Python interactif},
date = {2025-03-17},
url = {https://www.datanovia.com/fr/learn/interactive/index.html},
langid = {fr}
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