49  Ressources documentaires

Dans ce dernier chapitre, nous listons quelques ressources documentaires, notamment sur des domaines non couverts par guide-R.

49.1 Ressources génériques

• Introduction à R et au tidyverse de Julien Barnier

• Awesome R : cette liste recense des ressources sur différents domaines

• Rzine : un site collaboratif et interdisciplinaire de référencement et de partage de documentation sur la pratique de R en sciences humaines et sociales

• Rseek : un moteur de recherche restreignant les résultats à un corpus de sources sur R

• R for data science par Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel et Garret Grolemund

• UtilitR, une documentation sur R née à l’INSEE

• Notes de cours de R par Ewan Gallic

• Programmer en R, un wikibook collaboratif

• Introduction à la programmation en R par Vincent Goulet

• Happy Git and GitHub for the useR par Jennifer Bryan

• Modern Data Science with R par Benjamin S. Baumer, Daniel T. Kaplan, and Nicholas J. Horton

• The Epidemiologist R Handbook: R for applied epidemiology and public health porté par un collectif d’auteurs

• R for Non-Programmers: A Guide for Social Scientists par Daniel Dauber

49.2 Quarto / Rmarkdown / Rapports automatisés

• Formation Quarto de Marc Thévenin

• Chapitre Diffuser et publier avec rmarkdown dans l’Introduction à R ey au tidyverse de Julien Barnier

• Documentation officielle de Quarto (en anglais) : https://quarto.org/docs/get-started/

• Chapitre Quarto de l’ouvrage R for Data Science de Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel et Garret Grolemund

• De R Markdown à Quarto pour aller plus loin avec ses publications Rencontres R 2023 à Avignon

49.3 Analyse de réseaux

• L’analyse de réseau en sciences sociales. Petit guide pratique par Laurent Beauguitte, HAL : hal-04052709

• Network visualization with R par Katherine Ognyanova

• Awesome Network Analysis list portée par François Briatte

• Cours d’introduction à l’analyse de réseaux avec R par Hugues Pecout et Laurent Beauguitte

49.4 Analyse spatiale & Cartographie

• Cartographie avec R et Géomatique avec R par Timothée Giraud et Hugues Pecout

• Données géospatiales et cartographie avec R par Nicolas Roelandt

• Économétrie spatiale : une introduction pratique par Ronan Le Saout et Jean-Michel Floch

• Geocomputation with R par Robin Lovelace, Jakub Nowosad et Jannes Muenchow

• Spatial Modelling for Data Scientists par Francisco Rowe et Dani Arribas-Bel

• Spatial Data Science with R and “terra” par Robert J. Hijmans

49.5 Analyse textuelle

• Le Descriptoire : Recueil et analyse de texte avec R par Lise Vaudor

• Text mining with R par Julia Silge et David Robinson

• Course script for SICSS Paris par Julien Boelaert, Felix Lennert et Étienne Ollien pour l’école d’été 2023 du SICSS portant sur l’extraction de données textuelles à partir du web (scraping)