Recherche reproductible : principes méthodologiques pour une science transparente [MOOC]

« (…) Ce MOOC est pour vous, doctorant-e-s, chercheur-se-s , étudiant-e-s en master, enseignant-e-s, ingénieur-e-s de toutes disciplines qui souhaitez vous former à des environnements de publication et des outils fiables :

• Markdown pour la prise de note structurée
• des Outils d’indexation (DocFetcher et ExifTool)
• Gitlab pour le suivi de version et le travail collaboratif
• Notebooks (jupyter, rstudio ou org-mode) pour combiner efficacement calcul, représentation et analyse des données (…) »

source > fun-mooc.fr, Christophe Pouzat, Arnaud Legrand, Konrad Hinsen, 2019

• Mots-clés : 
• Analyse des données,
• Autoformation,
• Massive open online course (MOOC),
• Outil,
• Reproductibilité,
• Science ouverte,
• Statistique