%% nav-debut : généré par gen_navigation.py, ne pas modifier à la main %% > [!nav] > ↩ [[Analyse et Données/Statistique & Probabilités/R I/R I|Accueil · R I]] %% nav-fin %% # Entrainement - R I ## Test d'entraînement [🎯 Accéder au test sur Moodle](https://moodle-beauvais.unilasalle.fr/mod/quiz/view.php?id=27493) — tentatives illimitées, 70 min (le double de l'examen) ⏱️ **Durée :** 35 min — temps moyen constaté chez les étudiants qui valident : 17 min > ℹ️ **Examen officiel :** mêmes questions et même barème, sans indice ni feedback pendant la passation, sous Safe Exam Browser. Conditions de passage sur [[R I]]. ## 🧩 S'entraîner : le Codex R 👉 **[Le Codex — R](https://codex-skillquest.netlify.app/r.html)** — 186 exercices, 12 chapitres R s'exécute dans le navigateur : rien n'est envoyé sur un serveur, aucune installation n'est nécessaire. La progression est conservée sur le poste. Parcours conseillé, dans l'ordre : 1. [Débuter en R](https://codex-skillquest.netlify.app/r-debuter.html) : comment le Codex exécute le code et vérifie la réponse, les jeux de données, le bac à sable. 2. [Atelier R I · 1 — Objets, vecteurs, matrices](https://codex-skillquest.netlify.app/r-td1.html). 3. [Atelier R I · 2 — Graphiques et import de données](https://codex-skillquest.netlify.app/r-td2.html). 4. [Les chapitres du Codex R](https://codex-skillquest.netlify.app/r.html) : B, C, D, G, H, I, J de R I, puis les ateliers de R II. > [!tip] Écrire du code pour apprendre à le lire > Le Codex demande d'**écrire** du code R, exécuté puis comparé à une solution de référence. Le test demande de **lire** un programme et d'en prédire la sortie. Les deux se répondent : les programmes du test sont construits à partir de ces exercices, mêmes chapitres, mêmes notions, mêmes jeux de données. Écrire un programme est le meilleur moyen d'apprendre à en lire un. Les énoncés sont ancrés dans les spécialités : agronomie, géologie, santé. Le vocabulaire spécialisé est expliqué dans l'énoncé. ### Barème | Thème | Questions | Points/question | Sous-total | |-------|-----------|-----------------|------------| | *Pré-requis PR1 : Lecture de code - Python* | 1 | 2,00 pt | 2,00 pts | | *Pré-requis PR2 : Traitements statistiques* | 1 | 2,00 pt | 2,00 pts | | B — Syntaxe de base | 2 | 1,14 pt | 2,28 pts | | C — Vecteurs et logique | 2 | 1,14 pt | 2,28 pts | | D — Tests conditionnels | 2 | 1,14 pt | 2,28 pts | | G — Data frames | 2 | 1,14 pt | 2,28 pts | | Atelier 1 — Paramètres statistiques | 2 | 1,14 pt | 2,28 pts | | Atelier 3 — Analyse bivariée | 2 | 1,15 pt | 2,30 pts | | Atelier 5 — Tests d'hypothèse | 2 | 1,15 pt | 2,30 pts | | **Total** | | | **20 pts** | Note maximale du test : **20**. Dont **4 points de pré-requis** sur 20, soit 20 % de la note : Lecture de code - Python et Traitements statistiques. Les chapitres B, C, D et G demandent de lire un programme et de saisir ce qu'il affiche. Les Ateliers 1, 3 et 5 travaillent sur des tableaux de données : la question propose quatre réponses, une seule est juste. ### Niveaux de validation | Score | Niveau | |-------|--------| | 100 % | 🥇 Or — La compétence serait validée | | 75 % | 🥈 Argent — La compétence serait validée | | 50 % | 🥉 Bronze — La compétence serait validée | | < 50 % | ❌ La compétence ne serait pas validée | %% nav-debut : généré par gen_navigation.py, ne pas modifier à la main %% > [!nav] > ↩ [[Analyse et Données/Statistique & Probabilités/R I/R I|Accueil · R I]] %% nav-fin %% --- 🗓️ Historique Dernière mise à jour : `4 novembre 2026` Rédigé par : Julien Duquennoy