TD 1 : 26/09 -> ici --- Solutions Prof de TD : -> ici

Cours 1 : -> ici --- Compléments Prof de TD : -> ici

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TD 2 : 3/10 -> ici--- Solutions Prof de TD : -> ici

TD 2 bis : -> ici

Cours 2 : -> ici

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TD 3 : 11/10 -> ici--- Solutions Prof de TD + solutions controles continus 1 et 2 : -> ici

Cours 3 : -> ici

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TD 4 : 18/10 -> ici--- Sujet TD 4 Prof de TD : -> ici--- Solutions Prof de TD -> ici

Cours 4 : -> ici --- Compléments Prof de TD : -> ici

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TD 5 : 25/10 -> ici --- Compléments de TD : -> ici --- complement TD 4 Prof de TD : -> ici--- Solutions Prof de TD -> ici

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TD 6 : 8/11 Projet -> ici

Le projet se fait en groupe de 2 étudiants obligatoirement. En cas de nombre impair d’étudiant dans le groupe de TD, il peut y avoir 1 groupe de projet et 1 seul avec 1 seul étudiant ou avec 3 étudiants.

Le projet se réalise pendant les séances 6, 7 et 8.

Les groupes de projet devront être définis pour la séance 7

Chaque groupe livrera son travail (son code) sur l’EPI.

Une soutenance sera organisée pendant la séance 9 : 10 minutes par groupe. 5 minutes de présentation orale du travail (il faut montrer les résultats et présenter l’architecture du code et sa logique. 5 minutes de réponses à des questions du professeur de TD.

La note finale est la note du projet livrée * par un coefficient de 0 à 1 obtenu par chaque étudiant suite à la présentation orale.

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TD 7 : 15/11 Indices -> ici

Bilan de la séance de 8h : -> ici

Bilan de la séance de 10h : -> ici

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TD 8 : 22/11 Indices mis à jour -> ici

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TD 9 : 29/11 Soutenance du projet labyrinthe les souteances sont reportées à la scéance 10

On profite de la séance 9 pour avancer sur les parties optionnelles du projet

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TD 10 : 6/12 Soutenance du projet labyrinthe les soutenances

Organisation pour le groupe de 8h. Principes -> ici - plannification -> ici

Organisation pour le groupe de 10h. Principes -> ici - plannification -> ici

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TD 11 : 13/12 Introduction à l’analyse de données dans l’éco-système Python - TD sur ZOOM

Introduction à la data-sciences. Numpy. Matplotlib. Le cours en pdf -> ici

Les zip complet avec le cours et les exemples Numpy sous jupyter et en HTML, pas utiles pour ce TD -> ici

Exemples de codes matplolib pour ce TD : -> ici

Cours de python de base avec des exemples matplotlib à la fin -> ici

TD Matplotlib Miashs : -> ici

Matplotlib en une page (pas très utile) : -> ici

Bilan de la séance : exemples du cours Matplotlib amélioré et corrigé du TD -> ici

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TD 12 : 20/12 Suite de l’introduction à l’analyse de données dans l’éco-système Python - TD sur ZOOM

Le TP du jour : sujet et fichiers de données -> ici

Introduction à Pandas : analyse d’une "table excel" avec Python-Pandans. Le cours en pdf -> ici et cours sur Jupyter sur les bases -> ici

SQL avec Pandas. Le cours en pdf -> ici

Gestion des dates avec Pandas. Le cours en pdf -> ici

Bilan de la séance de 8h : -> ici

Bilan de la séance de 10h : -> ici

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Cours de python de base -> ici

Introduction à la data-sciences. Numpy. Matplotlib. Le cours en pdf -> ici

Les zip complet avec le cours et les exemples Pandas sous jupyter et en HTML. Applications aux fichiers Diamonds et Vintage-Auctions -> ici

Exemples de codes matplolib : -> ici

Cours Pandas :

Introduction à Pandas : analyse d’une "table excel" avec Python-Pandans. Le cours en pdf -> ici et cours sur Jupyter sur les bases -> ici

SQL avec Pandas. Le cours en pdf -> ici

Gestion des dates avec Pandas. Le cours en pdf -> ici

Les zip complet avec le cours et les exemples Numpy et Pandas sous jupyter et en HTML -> ici

Raccourcis Visual Studio Code -> ici