Outils et configuration pour la data science

Mettez votre environnement en place avant d’écrire la moindre ligne d’analyse — gestion de versions avec Git, et choix de l’IDE (RStudio, VS Code, Positron, Jupyter) adapté à votre façon de travailler en R et Python. La configuration concrète d’où part tout projet reproductible.

Avant l’analyse vient la configuration — la partie ingrate qui décide si votre travail sera encore reproductible dans six mois. Deux choses comptent avant tout : suivre vos modifications avec Git, et choisir un IDE adapté à votre façon de travailler en R et Python. Réglez-les bien une fois et chaque projet suivant en sera facilité.

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Citation

BibTeX
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Veuillez citer ce travail comme suit :
“Outils et configuration pour la data science.” n.d. https://www.datanovia.com/learn/programming/setup/.