RStudio

Hé ! Je n’ai pas trouvé RStudio.
Assurez-vous d’avoir bien démarré votre SciViews Box 2021 et réessayez ou voyez ci-dessous pour l’installer et la démarrer. Si vous utilisez Renku, vous devez démarrer votre machine virtuelle séparément à partir de votre compte Renkulab.io (instructions au bas de la page).


Démarrage de la SciViews Box

Vous devez avoir démarré votre machine virtuelle pour pouvoir accéder à RStudio. Recherchez ‘SciViews Box 2021’ dans les applications, ou l’icône en forme de boite bleue marquée d’un ‘Sv’ et lancez-là.

  • Pour les étudiants qui suivent les cours de science des données à l’UMONS, (1) vous cliquez dans « l’easy launcher » sur le bouton en bas en forme de « %-ADN ». Il vous amène vers la page principale du cours ou vers Moodle selon les étapes d’enregistrement. (2) Vous vous assurez d’être bien enregistré (bandeau noir eu haut de page avec votre nom, retour à ce site via l’entrée « Cours » dans Moodle) et (3) vous cliquez ensuite sur le bouton bleu « RStudio » dans la barre de menu supérieure de la page pour accéder à RStudio en mode enregistrement de votre activité.
  • Pour les autres utilisateurs, la machine virtuelle sera démarrée et ensuite RStudio sera ouvert via le bouton « R cerclé de bleu ». Vous pouvez aussi démarrer la machine virtuelle en tâche de fond à partir du gros bouton « boite bleue Sv » en haut à gauche, et ensuite, le bouton bleu « RStudio » dans ce site sera réactif comme pour les étudiants UMONS (mais sans enregistrement de votre activité).

Installation

Pour installer la SciViews Box 2021, suivez ces instructions. Si vous ne pouvez pas installer la SciViews Box pour une raison ou une autre (ordinateur incompatible ou pas assez puissant, pas assez de place sur le disque principal, mot de passe administrateur non accessible, …), vous avez trois solutions de rechange :

  • Utiliser les ordinateur de votre salle de travaux pratiques et les ordinateurs de l’Université à disposition des étudiants (salle Escher pour les étudiants Montois),
  • Accéder à la SciViews Box sur un ordinateur généré par le service d’Écologie numérique via Microsoft Remote Desktop (demandez à vos enseignants),
  • Utiliser RStudio via Renku : suivez les instructions ci-dessous.

Création et utilisation d’une instance Renku

Au lieu d’utiliser la SciViews Box, vous pouvez aussi utiliser une machine virtuelle sur le cloud avec Renkulab.io. Pour cela, vous devez être enregistré dans Renkulab avec votre login GitHub, et remplir ce formulaire. Vous devez compléter absolument trois champs en bas du formulaire :

  • Course_password est un mot de passe permettant d’accéder aux ressources du cours et fourni par vos enseignants,
  • User_data est une chaîne de caractères générée à partir de cette page (attention : vous devez être préalablement correctement enregistré : bouton bleu login + sélection de votre cours depuis Moodle et clic sur l’item « Cours » dans Moodle) et qui vous identifie et vous lie à votre cours dans la machine virtuelle,
  • Github_pat est un « personal access token » que vous aurez généré depuis cette page, et ensuite copié-collé dans ce champ. Il vous permet d’accéder à vos dépôts GitHub depuis la machine virtuelle.

Ensuite, vous créez un projet qui contient votre machine virtuelle (Create project), puis créez un nouvel environnement (dans le projet, onglet Environments -> bouton New, si vous êtes dans la nouvelles interface il s’agit plutôt de Sessions -> New), et enfin, vous vous y connectez (bouton Connect qui apparait seulement quand la machine virtuelle est prête).

Pour sauvegarder votre configuration dans la machine virtuelle Renku, vous pouvez entrer dans la console R l’instruction suivante : renku_save(). Sinon, l’état sera conservé, mais un message vous indiquant que la dernière configuration est conservée dans une « branche » spéciale apparaitra à l’écran lorsque vous relancerez votre machine virtuelle.

Avec Renku, vous aurez les différences ou limitations suivantes par rapport à la SciViews Box :

  • La machine virtuelle est disponible depuis un serveur distant dont les ressources ne sont pas infinies. En fonction de l’utilisation, vous ne pourrez peut-être pas créer et utiliser votre instance. Réessayez plus tard. Ceci est donc clairement une solution de replis, et l’utilisation de la SciViews Box est à préférer quand elle est utilisable.
  • Une bonne connexion Internet est nécessaire.
  • Parfois votre navigateur web perd le fil et indique systématiquement un message d’erreur 403. Dans ce cas, il suffit de rafraîchir la page dans le navigateur pour régler le problème.
  • Dans la SciViews Box, vos projets sont à placer dans ~/shared/projects. Dans Renku, vous les placerez, par contre, obligatoirement dans ~/github.
  • R et RStudio dans Renku constituent une solution allégée par rapport à la SciViews Box. Certains packages ne sont pas installés par défaut et devront être installés manuellement en fonction des besoins. Lorsque c’est le cas, R renverra un message d’erreur indiquant qu’un package n’est pas disponible. Vous devez alors l’installer via l’onglet Packages, ou à la ligne de commande : install.packages("my_package").
  • Les liens qui lancent les tutoriels learnrs et les applications Shiny depuis le cours ne fonctionnent pas avec Renku. Vous devrez copier-coller le code qui est indiqué à la suite du lien dans l’onglet console et l’exécuter en appuyant sur la touche entrée.
  • Les applications SciViews ne s’installent pas dans Renku. Vous ne pouvez donc pas bénéficier, par exemple, de AnyDesk pour partager votre écran. De même, en cas de mise à jour de l’application BioDataScience, vous devrez démarrer un nouveau projet depuis zéro pour bénéficier de la mise à jour dans Renku.
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