- On a une douzaine de séance pour couvrir les 8 chapitres, pas de précipitation.
## Supports
Les supports de formation sont disponibles ici : https://can.gitbiopages.ens-lyon.fr/R_basis/ (sources : https://gitbio.ens-lyon.fr/can/R_basis)
## Ressources
Nous utiliserons les ressources du [Cloud IFB](https://biosphere.france-bioinformatique.fr/).
### Avant la formation
Rejoindre le groupe "CAN R 2023" sur le cloud IFB : cliquer en haut à droite sur l'icone "profil" → "Groupes" → "Rejoindre un groupe"
### Avant chaque séance^[prendre un peu de marge pour le temps de démarrage de la VM]
1. Lancer une VM "Rstudio server" en utilisant le modèle `ifb.tr.large` (4 vCPU et 4Go RAM) et les quotas du groupe "CAN R 2023".
Onglet "RAINBio" → "App Store" → "Rstudio Server" → cliquer sur la clé "Configure":
+ donner un nom
+ choisir le groupe "CAN R 2023"
+ choisir un cloud, par exemple local comme `meso-psmn-cirrus` ou `ifb-prabi-girofle`
+ choisir le modèle `ifb.tr.large` (4 vCPU et 4Go RAM)
2. Accéder à la VM via l'onglet "myVM":
+ Lien *"https"*: ouvre une session Rstudio dans le navigateur (**il faut accepter l'exception de sécurité**)
+ Lien *"params"*: pour récupérer le *login* et *mot de passe*
3. Récupérer le fichier `r_user_list_<day_number>_<day>.csv` correspondant à votre session : https://nextcloud.ens-lyon.fr/index.php/s/Q3sgnatSXDW2JDe
4. Uploader le fichier `r_user_list_<day_number>_<day>.csv` sur la VM (via l'interface graphique de Rstudio, bouton "upload" dans le panel "Files" en bas à droite)
4. Créer des comptes ad hoc pour les stagiaires sur la VM:
