Comment apprendre ?

fortunes::fortune("brain surgery")
# 
# I wish to perform brain surgery this afternoon at 4pm and don't know where to
# start. My background is the history of great statistician sports legends but I
# am willing to learn. I know there are courses and numerous books on brain
# surgery but I don't have the time for those. Please direct me to the
# appropriate HowTos, and be on standby for solving any problem I may encounter
# while in the operating room. Some of you might ask for specifics of the case,
# but that would require my following the posting guide and spending even more
# time than I am already taking to write this note.
#    -- I. Ben Fooled (aka Frank Harrell)
#       R-help (April 1, 2005)

Version courte : en pratiquant et en faisant des erreurs !

Version longue : aujourd’hui –et encore plus à l’avenir– les données sont complexes et ne se manipulent plus simplement avec un tableur comme Microsoft Excel, même si l’ajout de commandes en Python viennent considérablement l’améliorer. Vous apprendrez donc à maîtriser des outils professionnels très puissants, mais aussi relativement complexes. La méthode d’apprentissage que nous vous proposons a pour objectif prioritaire de vous faciliter la tâche, quelles que soient vos aptitudes au départ. Envisagez votre voyage en science des données comme l’apprentissage d’une nouvelle langue. C’est en pratiquant, et en pratiquant encore sur le long terme que vous allez progresser. Pour vous aider dans cet apprentissage progressif et sur la durée, la formation s’étale sur quatre années, et est répartie en cinq cours de difficulté croissante. De plus l’évaluation est réalisée de manière continue tout au long de l’année pour favoriser ce travail sur le long terme.

N’hésitez pas à expérimenter, tester ou essayer de nouvelles idées (même au-delà de ce qui vous sera demandé dans les exercices) et surtout, n’ayez pas peur de faire des erreurs. Vous en ferez … beaucoup … nous vous le souhaitons ! La meilleure manière d’apprendre, c’est en faisant des erreurs et en mettant ensuite tout en œuvre pour les comprendre et les corriger. Donc, si un message d’erreur apparaît, ne soyez pas intimidé. Prenez une bonne respiration, lisez-le attentivement, essayez de le comprendre, et au besoin, faites-vous aider : la solution est sur Internet, ‘Google1 est votre ami’ ! L’idée ici n’est pas tellement éloignée de ce qui est présenté dans la vidéo suivante :

S’il vous semble que votre méthode de travail ou votre motivation n’est pas optimale, ou si vous trouvez la matière trop difficile, essayez la méthode en échelle qui consiste à travailler étape par étape en se concentrant d’abord sur ce qui parait facile pour vous, et ensuite, en repassant sur la matière tout en travaillant progressivement les autres aspects. Ceci est très bien expliqué dans la vidéo suivante :

  1. Il existe tout de même des outils plus pointus pour obtenir de l’aide sur le logiciel R comme rseek.org ou rdrr.io. Rien ne sert de chercher “R” dans Google. De plus, l’émergence d’outils IA (intelligence artificielle) du style “chatGPT” sont aussi d’un grand secours. Nous proposons un chatbot taillé spécifiquement pour ce cours et accessible depuis votre SciViews Box, mais sinon, nous vous conseillons aussi Phind.↩︎