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--- a/courses/01-dataviz-intro.html
+++ b/courses/01-dataviz-intro.html
@@ -0,0 +1,623 @@
 <!DOCTYPE html>
 <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" lang="" xml:lang="">
  <head>
    <title>Introduction à la data visualisation</title>
    <meta charset="utf-8" />
    <meta name="author" content="Antoine Neuraz" />
    <link href="libs/remark-css-0.0.1/default.css" rel="stylesheet" />
    <link rel="stylesheet" href="css/my_style.css" type="text/css" />
  </head>
  <body>
    <textarea id="source">




 class: center, middle, title

 # UE Visualisation

 ### 2019-2020

 ## Dr. Antoine Neuraz

 ### AHU Informatique médicale
 #### Hôpital Necker-Enfants malades, &lt;/br&gt; Université de Paris

 ---
 class: center, middle
 # 2 Objectifs principaux

 ### **Principes généraux** de visualisation
 --

 ### **Application** à l'aide de R et ggplot2

 ---
 class: center, middle
 # Organisation des cours

 ### 1ère moitié du cours: théorie

 ### 2ème moitié du cours: mise en pratique

 ---
 class: center, middle
 # Evaluation par projet en binôme

 ### Mardi après-midi: description du projet

 ### Soutenance le **2 décembre**

 ---

 # Visualisation

 .pull-left[![:scale 100%](img/visualisation.jpg)]

 .pull-right[

 #### 1. Action de rendre visible d'une façon matérielle l'action et les effets d'un phénomène.

 #### 2. Présentation visuelle sur un écran, sous forme d'image alphanumérique ou graphique, d'un ensemble d'informations traitées par des moyens informatiques.
 ]

 ---
 class: center, middle

 # Pourquoi visualiser ?

 ---

 # Pourquoi visualiser graphiquement ?

 .pull-left[

 #### **Plus riches** : plus d’information en moins d’espace

 #### Rend la **structure plus visible**

 #### **Plus accessible**

 #### **Plus rapide** à appréhender

 #### **Plus mémorable**

 ]

 .pull-right[

 ![](img/bandwidth.png)

 ]

 ---

 class: left

 # Pourquoi mettre un ordinateur dans la boucle ?
 &lt;/br&gt;

 ## **Passage à l’échelle**
 --

 ## **Efficience**: réutilisation, diffusion 

 --
 ## **Qualité** et **précision**

 ---
 # Pourquoi mettre un humain dans la boucle ?

 ![:abs 85%, 7%, 26%](img/humanVScomputer.png)

 ---
 class: center, middle

 # Buts d'une visualisation

 --

 .pull-c1[
 ### Enregistrer l'information

 ]

 --

 .pull-c2[
 ### Analyser

 ]

 --

 .pull-c3[
 ### Communiquer
 ]


 ---
 class: center

 # Enregistrer l'information

 .pull-left[
 ![](img/carte-plan-paris.jpg)
 ]

 .pull-right[
 ![](img/ancien-photo.jpg)
 ]

 ---
 class: center, full
 # Analyser

 .pull-left[
 ![](img/higlass.png)
 [https://higlass.io/]()
 ]
 .pull-right[
 ![](img/stratomex_explained.png)
 [https://frama.link/stratomex]()
 ]

 ---
 class: center, full
 # Communiquer

 .pull-left[
 ![](img/wind-map.png)
 [http://hint.fm/wind/]()
 ]

 .pull-right[
 ![:scale 70%](img/us-dendro.png)
 [https://frama.link/dendro]()
 ]

 ---

 class: center, middle

 # Définition

 ### La visualisation est le processus qui **transforme** les données en **représentation graphique** interactive à des fins d’ **exploration**, de **confirmation** ou de **communication**.


 ---

 # Pourquoi ne pas se limiter aux statistiques ?

 ![:abs 80%, 10%, 26%](img/anscombe-stat.png)

 ---

 # Anscombe's quartet 

 ![:abs 85%, 7%, 20%](img/anscombe-viz.png)

 ---

 # Datasaurus dozen 

 ![:abs 85%, 7%, 18%](img/datasaurus.png)

 ---

 class: center

 ## Un peu d'histoire: enregistrer

 .pull-left[
 ![:scale 90%](img/davinci.png)

 Da Vinci (1500)
 ]

 .pull-right[
 ![:scale 90%](img/galilee.png)

 Galilée (1616)
 ]

 ---
 class: center
 # Un peu d'histoire: analyser

 ![:scale 90%](img/playfair.png)

 ### Playfair(1786)

 ---
 class: center
 # Un peu d'histoire: trouver des patterns

 ![:scale 60%](img/snow.png)

 ### John Snow (1854)

 ---
 class: center, full

 # Communiquer

 ![:scale 100%](img/minard.png)

 ### Minard(1869)

 ---
 # 1 second of internet
 ![](img/1second.png)
 [](https://www.internetlivestats.com/one-second/)

 ---
 class: center
 # London Tube 1927

 ![:scale 80%](img/tube1927.png)


 ---
 class: center
 # London Tube 1933

 ![:scale 80%](img/tube1933.png)


 ---
 class: center
 # London Tube today

 ![:scale 90%](img/tubetoday.png)

 ---
 class: center, middle, inverse

 # Types de datasets 

 ---
 class: center, middle, full

 ![](img/dataset_types2.png)

 ---
 class: center, full
 ## Caractéristiques des données de tableau

 ![:scale 100%](img/donnees_tableau.png)
 ---

 # Autres caractéristiques des données 

 ### **Liens** : relation entre 2 entités (observations, noeuds)

 --

 ### **Positions** (données spatiales)

 --

 ### **Grilles** (grids) : stratégie d'échantillonage de données continues


 ---
 class: center, full
 # Types de variables (attributs)

 ![](img/types_variables1.png)

 --

 ![](img/types_variables2.png)

 ---
 # Variables quantitatives


 ### **Intervalles** = zéro arbitraire

 ex: Dates, positions géographiques 

 &amp;rightarrow; pas de comparaison directe (cf °C et °F)

 &amp;rightarrow; seulement des différences 

 --

 ### **Ratios** = zero absolu

 ex: longueur, masse 

 &amp;rightarrow; ratios et proportions

 ---
 class: center, middle

 ### Comment peut-on représenter visuellement 2 nombres, par exemple: 

 ### **4 et 8**

 ---
 class: center, middle, inverse

 # Marques et échelles 

 ---
 # Marques et échelles

 ## **Marques** = geometry

 ### Représente les **observations** (items) ou les liens 

 --
 &lt;/br&gt;
 ## **Echelles** = scales 

 ### Change l'**apparence** des marques en fonction de **variables** (attributs)

 ---
 # Marques pour observations

 ## Eléments géométriques de base

 ![](img/marques.png)

 --
 ## Marques 3D: Volume (rarement utilisé)

 ---
 class: center, middle, full
 ![](img/marques_liens.png)

 ---
 class: center, full
 # **Echelles** (= variables visuelles)

 ![:scale 65%](img/echelles.png)

 ### Contrôle l'apparence proportionnellement ou en fonction de variables

 ---
 # Utiliser les marques et les échelles 

 .pull-left[

 ![](01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-2-1.png)&lt;!-- --&gt;
 ]

 --
 .pull-right[
 ### **Marque**: ligne
 ### **Echelles**: longueur et position

 ### **Variables**

 #### 1 variable quantitative

 #### 1 variable qualitative
 ]

 ---

 # Utiliser les marques et les échelles 

 .pull-left[

 ![](01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-3-1.png)&lt;!-- --&gt;
 ]

 --
 .pull-right[
 ### **Marque**: point
 ### **Echelles**: position x et position y

 ### **Variables**

 #### **2** variables quantitatives

 ]

 ---

 # Utiliser les marques et les échelles 

 .pull-left[

 ![](01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-4-1.png)&lt;!-- --&gt;
 ]

 --
 .pull-right[
 ### **Marque**: point
 ### **Echelles**: position x et position y

 ### **Variables**

 #### 2 variables quantitatives
 #### **1** variable qualitative

 ]

 ---

 # Utiliser les marques et les échelles 

 .pull-left[

 ![](01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-5-1.png)&lt;!-- --&gt;
 ]

 --
 .pull-right[
 ### **Marque**: point
 ### **Echelles**: position x et position y

 ### **Variables**

 #### **3** variables quantitatives
 #### 1 variable qualitative

 ]

 ---
 class: center
 # Encodage redondant

 ![](01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-6-1.png)&lt;!-- --&gt;

 ### Longueur, position et Luminosité

 ---
 class: center
 ## Toutes les échelles ne naissent pas égales

 .pull-left[
 ### **Echelles de magnitudes**

 #### Combien ?
 ]

 --
 .pull-right[
 ### **Echelles d'identité**

 #### Quoi? Où?

 ]

 ---
 class: center
 ## Toutes les échelles ne naissent pas égales

 .pull-left[
 ### **Echelles de magnitudes**

 #### Combien ?

 Position 

 Longueur

 Saturation

 ...

 #### **Données quantitatives**
 ]

 --
 .pull-right[
 ### **Echelles d'identité**

 #### Quoi? Où?

 Forme

 Teinte

 Région spatiale 

 ...

 #### **Données qualitatives**
 ]

 ---
 class: center, full

 ## Echelles - efficience
 ![:scale 90%](img/echelles_efficience.png)
    </textarea>
 <style data-target="print-only">@media screen {.remark-slide-container{display:block;}.remark-slide-scaler{box-shadow:none;}}</style>
 <script src="https://remarkjs.com/downloads/remark-latest.min.js"></script>
 <script src="addons/macros.js"></script>
 <script>var slideshow = remark.create({
 "ratio": "4:3",
 "countIncrementalSlides": false,
 "self-contained": true
 });
 if (window.HTMLWidgets) slideshow.on('afterShowSlide', function (slide) {
  window.dispatchEvent(new Event('resize'));
 });
 (function(d) {
  var s = d.createElement("style"), r = d.querySelector(".remark-slide-scaler");
  if (!r) return;
  s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@page {size: " + r.style.width + " " + r.style.height +"; }";
  d.head.appendChild(s);
 })(document);

 (function(d) {
  var el = d.getElementsByClassName("remark-slides-area");
  if (!el) return;
  var slide, slides = slideshow.getSlides(), els = el[0].children;
  for (var i = 1; i < slides.length; i++) {
    slide = slides[i];
    if (slide.properties.continued === "true" || slide.properties.count === "false") {
      els[i - 1].className += ' has-continuation';
    }
  }
  var s = d.createElement("style");
  s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@media print { .has-continuation { display: none; } }";
  d.head.appendChild(s);
 })(document);
 // delete the temporary CSS (for displaying all slides initially) when the user
 // starts to view slides
 (function() {
  var deleted = false;
  slideshow.on('beforeShowSlide', function(slide) {
    if (deleted) return;
    var sheets = document.styleSheets, node;
    for (var i = 0; i < sheets.length; i++) {
      node = sheets[i].ownerNode;
      if (node.dataset["target"] !== "print-only") continue;
      node.parentNode.removeChild(node);
    }
    deleted = true;
  });
 })();</script>

 <script>
 (function() {
  var links = document.getElementsByTagName('a');
  for (var i = 0; i < links.length; i++) {
    if (/^(https?:)?\/\//.test(links[i].getAttribute('href'))) {
      links[i].target = '_blank';
    }
  }
 })();
 </script>

 <script>
 slideshow._releaseMath = function(el) {
  var i, text, code, codes = el.getElementsByTagName('code');
  for (i = 0; i < codes.length;) {
    code = codes[i];
    if (code.parentNode.tagName !== 'PRE' && code.childElementCount === 0) {
      text = code.textContent;
      if (/^\\\((.|\s)+\\\)$/.test(text) || /^\\\[(.|\s)+\\\]$/.test(text) ||
          /^\$\$(.|\s)+\$\$$/.test(text) ||
          /^\\begin\{([^}]+)\}(.|\s)+\\end\{[^}]+\}$/.test(text)) {
        code.outerHTML = code.innerHTML;  // remove <code></code>
        continue;
      }
    }
    i++;
  }
 };
 slideshow._releaseMath(document);
 </script>
 <!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
 <script>
 (function () {
  var script = document.createElement('script');
  script.type = 'text/javascript';
  script.src  = 'https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML';
  if (location.protocol !== 'file:' && /^https?:/.test(script.src))
    script.src  = script.src.replace(/^https?:/, '');
  document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script);
 })();
 </script>
  </body>
 </html>
--- a/courses/01-dataviz-intro.pdf
+++ b/courses/01-dataviz-intro.pdf
--- a/courses/01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-2-1.png
+++ b/courses/01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-2-1.png
--- a/courses/01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-3-1.png
+++ b/courses/01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-3-1.png
--- a/courses/01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-4-1.png
+++ b/courses/01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-4-1.png
--- a/courses/01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-5-1.png
+++ b/courses/01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-5-1.png
--- a/courses/01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-6-1.png
+++ b/courses/01-dataviz-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-6-1.png
--- a/courses/lab01-ggplot-intro.html
+++ b/courses/lab01-ggplot-intro.html
@@ -0,0 +1,417 @@
 <!DOCTYPE html>
 <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" lang="" xml:lang="">
  <head>
    <title>Introduction ggplot2</title>
    <meta charset="utf-8" />
    <meta name="author" content="Antoine Neuraz" />
    <link href="libs/remark-css-0.0.1/default.css" rel="stylesheet" />
    <link rel="stylesheet" href="css/my_style.css" type="text/css" />
  </head>
  <body>
    <textarea id="source">




 ## ggplot2 implémente la grammaire de la visualisation 

 ## Les essentiels 

 ### Data: Données source. 
 --

 ### Geoms: Marques de la visualisation (points, lignes, ...)
 --

 ### Scales: Echelles de la visualisation (position, taille, couleur,...)

 ---
 ## ggplot2 implémente la grammaire de la visualisation 

 ## Les bonus

 ### Stats: Opérations de modification des données sources (moyenne, ...)

 --

 ### Faceting: Découpe le dataset pour créer des sous-graphes

 --
 ### Coordinates: système de coordonnées de la visualisation 

 ---
 class:
 # Architecture d'un graph avec ggplot2


 ```r
 ggplot(data = &lt;DATA.FRAME&gt;, # chargement des données
       aes(x=&lt;VARIABLE1&gt;,   # définition des aesthetics (aes)
           y=&lt;VARIABLE2&gt;,   # = échelles
           ...), # grand nombre d'aesthetics existent
       ) + 
  geom_&lt;*&gt;()
 ```

 ---
 # Ressources


 ### Reference: [https://ggplot2.tidyverse.org/reference/]()

 ### aesthetics: [https://frama.link/tidyverse-aesthetics]()



 ---

 ## La base

 .small[

 ```r
 data("iris")

 ggplot(iris, 
       aes(x=Sepal.Length, 
           y=Sepal.Width))
 ```

 ![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-2-1.png)&lt;!-- --&gt;
 ]
 ---

 ## Ajouter une geometrie

 .small[

 ```r
 ggplot(iris, 
       aes(x=Sepal.Length, 
           y=Sepal.Width)) + # le plus ajoute un layer
 * geom_point()
 ```

 ![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-3-1.png)&lt;!-- --&gt;
 ]

 ---
 ## Ajouter une géométrie [2]
 .small[

 ```r
 ggplot(iris) + 
 * geom_point(aes(x=Sepal.Length,
 *          y=Sepal.Width))
 ```

 ![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-4-1.png)&lt;!-- --&gt;
 ]

 ---
 # Ajouter un encodage (aesthetics)
 .small[

 ```r
 ggplot(iris, 
       aes(x=Sepal.Length, 
           y=Sepal.Width,
 *          color = Species)) +
  geom_point() 
 ```

 ![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-5-1.png)&lt;!-- --&gt;
 ]
 ---
 ## Ajouter une 2ème géométrie

 .small[

 ```r
 ggplot(iris, 
       aes(x=Sepal.Length, 
           y=Sepal.Width,
           color = Species)) +  
  geom_point() +
 * geom_smooth()
 ```

 ```
 ## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
 ```

 ![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-6-1.png)&lt;!-- --&gt;
 ]



 ---
 ## Régler les options de la géométrie

 .small[

 ```r
 ggplot(iris, 
       aes(x=Sepal.Length, 
           y=Sepal.Width,
           color = Species)) +  
  geom_point() +
 * geom_smooth(method='lm', se=FALSE)
 ```

 ![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-7-1.png)&lt;!-- --&gt;
 ]

 ---
 ## Ajouter une facette

 .small[

 ```r
 ggplot(iris, 
       aes(x=Sepal.Length, 
           y=Sepal.Width,
           color = Species)) +  
  geom_point() +
  geom_smooth(method='lm', se=FALSE) + 
 * facet_grid(~Species)
 ```

 ![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-8-1.png)&lt;!-- --&gt;
 ]
 ---
 ## Régler le thème

 .small[

 ```r
 ggplot(iris, 
       aes(x=Sepal.Length, 
           y=Sepal.Width,
           color = Species)) +  
  geom_point() +
  geom_smooth(method='lm', se=FALSE) + 
  facet_grid(~Species) +
 * theme_minimal()
 ```

 ![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-9-1.png)&lt;!-- --&gt;
 ]

 ---
 ## Régler les titres et labels

 .small[

 ```r
 ggplot(iris, 
       aes(x=Sepal.Length, 
           y=Sepal.Width,
           color = Species)) +  
  geom_point()+
  theme_minimal() +
 * labs(title = "Sépales des iris",
 *      subtitle = "Longueur et largeur des sépales* en fonction de l'espèce",
 *      x= "Longueur",
 *      y = "Largeur",
 *      caption = "* Chacune des pièces du calice de la fleur. / source: Iris dataset"
 * )
 ```

 ![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-10-1.png)&lt;!-- --&gt;
 ]

 ---
 ## Ajuster la légende

 .small[

 ```r
 ggplot(iris, 
       aes(x=Sepal.Length, 
           y=Sepal.Width,
           color = Species)) +  
  geom_point()+
  theme_minimal() +
  labs(title = "Sépales des iris",
       subtitle = "Longueur et largeur des sépales* en fonction de l'espèce",
       x= "Longueur",
       y = "Largeur",
       caption = "* Chacune des pièces du calice de la fleur. / source: Iris dataset"
  ) + 
 * guides(color = guide_legend(title = "Espèce"))
 ```

 ![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-11-1.png)&lt;!-- --&gt;
 ]
 ---
 ## Paufiner le thème

 .small[

 ```r
 ggplot(iris, 
       aes(x=Sepal.Length, 
           y=Sepal.Width,
           color = Species)) +  
  geom_point()+
  theme_minimal() +
  labs(title = "Sépales des iris",
       subtitle = "Longueur et largeur des sépales* en fonction de l'espèce",
       x= "Longueur",
       y = "Largeur",
       caption = "* Chacune des pièces du calice de la fleur. / source: Iris dataset"
  ) + 
  guides(color = guide_legend(title = "Espèce")) + 
 * theme(panel.grid.minor = element_blank(),
 *       legend.position = "bottom")
 ```

 ![](lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-12-1.png)&lt;!-- --&gt;
 ]
 ---
 # A l'aide !!!

 ### site du tidyverse: [https://ggplot2.tidyverse.org]()

 ### R for datascience: [https://r4ds.had.co.nz/]()

 ### stackoverfow: [https://stackoverflow.com]()

 ### votre moteur de recherche préféré

 ---
 # TODO

 ### Ouvrir le dataset "mtcars"

 ### représenter le "Gross horsepower" en fonction du nombre de cylindres

 ### utiliser l'encodage multiple sur le nombre de cylindres

 ### ajouter l'information du nombre de carburateurs

 ### Paufiner le plot (axes, titres, thème)

 ---
 # TODO 2

 ### représenter la distribution du nombre de miles per gallon en histogramme

 ### représenter la distribution du nombre de miles per gallon en boxplot

 ### representer la distribution du nombre de miles per gallon en fonction du nombre de cylindres

 ### ajouter les points par dessus la distribution 

 ### paufiner le plot (axes, titres, thème)
    </textarea>
 <style data-target="print-only">@media screen {.remark-slide-container{display:block;}.remark-slide-scaler{box-shadow:none;}}</style>
 <script src="https://remarkjs.com/downloads/remark-latest.min.js"></script>
 <script src="addons/macros.js"></script>
 <script>var slideshow = remark.create({
 "ratio": "4:3",
 "countIncrementalSlides": false,
 "self-contained": true,
 "highlightLines": true
 });
 if (window.HTMLWidgets) slideshow.on('afterShowSlide', function (slide) {
  window.dispatchEvent(new Event('resize'));
 });
 (function(d) {
  var s = d.createElement("style"), r = d.querySelector(".remark-slide-scaler");
  if (!r) return;
  s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@page {size: " + r.style.width + " " + r.style.height +"; }";
  d.head.appendChild(s);
 })(document);

 (function(d) {
  var el = d.getElementsByClassName("remark-slides-area");
  if (!el) return;
  var slide, slides = slideshow.getSlides(), els = el[0].children;
  for (var i = 1; i < slides.length; i++) {
    slide = slides[i];
    if (slide.properties.continued === "true" || slide.properties.count === "false") {
      els[i - 1].className += ' has-continuation';
    }
  }
  var s = d.createElement("style");
  s.type = "text/css"; s.innerHTML = "@media print { .has-continuation { display: none; } }";
  d.head.appendChild(s);
 })(document);
 // delete the temporary CSS (for displaying all slides initially) when the user
 // starts to view slides
 (function() {
  var deleted = false;
  slideshow.on('beforeShowSlide', function(slide) {
    if (deleted) return;
    var sheets = document.styleSheets, node;
    for (var i = 0; i < sheets.length; i++) {
      node = sheets[i].ownerNode;
      if (node.dataset["target"] !== "print-only") continue;
      node.parentNode.removeChild(node);
    }
    deleted = true;
  });
 })();
 // adds .remark-code-has-line-highlighted class to <pre> parent elements
 // of code chunks containing highlighted lines with class .remark-code-line-highlighted
 (function(d) {
  const hlines = d.querySelectorAll('.remark-code-line-highlighted');
  const preParents = [];
  const findPreParent = function(line, p = 0) {
    if (p > 1) return null; // traverse up no further than grandparent
    const el = line.parentElement;
    return el.tagName === "PRE" ? el : findPreParent(el, ++p);
  };

  for (let line of hlines) {
    let pre = findPreParent(line);
    if (pre && !preParents.includes(pre)) preParents.push(pre);
  }
  preParents.forEach(p => p.classList.add("remark-code-has-line-highlighted"));
 })(document);</script>

 <script>
 (function() {
  var links = document.getElementsByTagName('a');
  for (var i = 0; i < links.length; i++) {
    if (/^(https?:)?\/\//.test(links[i].getAttribute('href'))) {
      links[i].target = '_blank';
    }
  }
 })();
 </script>

 <script>
 slideshow._releaseMath = function(el) {
  var i, text, code, codes = el.getElementsByTagName('code');
  for (i = 0; i < codes.length;) {
    code = codes[i];
    if (code.parentNode.tagName !== 'PRE' && code.childElementCount === 0) {
      text = code.textContent;
      if (/^\\\((.|\s)+\\\)$/.test(text) || /^\\\[(.|\s)+\\\]$/.test(text) ||
          /^\$\$(.|\s)+\$\$$/.test(text) ||
          /^\\begin\{([^}]+)\}(.|\s)+\\end\{[^}]+\}$/.test(text)) {
        code.outerHTML = code.innerHTML;  // remove <code></code>
        continue;
      }
    }
    i++;
  }
 };
 slideshow._releaseMath(document);
 </script>
 <!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
 <script>
 (function () {
  var script = document.createElement('script');
  script.type = 'text/javascript';
  script.src  = 'https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML';
  if (location.protocol !== 'file:' && /^https?:/.test(script.src))
    script.src  = script.src.replace(/^https?:/, '');
  document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script);
 })();
 </script>
  </body>
 </html>
--- a/courses/lab01-ggplot-intro.pdf
+++ b/courses/lab01-ggplot-intro.pdf
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+++ b/courses/lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-10-1.png
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+++ b/courses/lab01-ggplot-intro_files/figure-html/unnamed-chunk-2-1.png
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