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test-light-python-datascientist

https://github.com/linogaliana/test-light-python-datascientist

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Repository

Basic Info
  • Host: GitHub
  • Owner: linogaliana
  • License: other
  • Language: Python
  • Default Branch: master
  • Size: 47.8 MB
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  • Stars: 0
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  • Forks: 0
  • Open Issues: 0
  • Releases: 0
Created over 2 years ago · Last pushed over 2 years ago
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Readme License Citation

README.md

Python pour la data science

build-doc Actions Status

Download nbviewer Onyxia
Binder Open In Colab githubdev

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Ce dépôt Github stocke les fichiers sources ayant permis de construire le site https://pythonds.linogaliana.fr/.

Il s'agit de l'ensemble du cours Python pour la data science que je donne en deuxième année (Master 1) de l'ENSAE.

Syllabus

Le syllabus est disponible sur le site de l'ENSAE et sur le site web du cours.

Globalement, il propose un contenu très complet pouvant autant satisfaire des débutants en data science que des personnes à la recherche de contenu plus avancé :

  1. Manipulation de données : manipulation de données standards (Pandas), données géographiques (Geopandas), récupération de données (webscraping, API)...
  2. Visualisation de données : visualisations classiques (Matplotlib, Seaborn), cartographie, visualisations réactives (Plotly, Folium)
  3. Modélisation : machine learning (Scikit), économétrie
  4. Traitement de données textuelles (NLP): découverte de la tokenisation avec NLTK et SpaCy, modélisation...
  5. Introduction à la data science moderne: cloud computing, ElasticSearch, intégration continue...

L'ensemble du contenu de ce site s'appuie sur des données ouvertes, qu'il s'agisse de données françaises (principalement issues de la plateforme centralisatrice data.gouv ou du site web de l'Insee) ou de données américaines.

Un bon complément du contenu du site web est le cours que nous donnons avec Romain Avouac (@avouacr) en dernière année de l'ENSAE plus tourné autour de la mise en production de projets data science : https://ensae-reproductibilite.github.io/website/

Tester les codes Python

Il est possible d'utiliser une installation personnelle de `Python` ou des serveurs partagés. Sur le site web, une série de boutons sont mis à disposition pour faciliter les tests des exemples sur des notebooks `Jupyter` dans la configuration qui vous sied le mieux.

Voici, par exemple, ces boutons pour le tutoriel numpy

Download nbviewer Onyxia
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Utilisation de l'image Docker

[![Docker Pulls](https://img.shields.io/docker/pulls/linogaliana/python-datascientist)](https://hub.docker.com/repository/docker/linogaliana/python-datascientist/general) Pour améliorer la reproductibilité des exemples, une image `Docker` est automatiquement construite et mise à disposition depuis [DockerHub](https://hub.docker.com/repository/docker/linogaliana/python-datascientist).

Construction du site web

Le site est construit de manière automatique grâce à [`Quarto`](https://quarto.org/) à partir d'un environnement conteneurisé [`Docker`](https://hub.docker.com/repository/docker/linogaliana/python-datascientist/general) La reproductibilité des exemples et des exercices est testée avec `Github Actions` ([![build-doc Actions Status](https://github.com/linogaliana/python-datascientist/actions/workflows/prod.yml/badge.svg)](https://github.com/linogaliana/python-datascientist/actions)). Les _notebooks_ sont générés de manière à être cohérente avec le site web et sont maintenant stockés sur un [dépôt à part](https://github.com/linogaliana/python-datascientist-notebooks). L'environnement `Conda` nécessaire pour faire tourner l'ensemble du cours est disponible dans un fichier [`environment.yml`](https://github.com/linogaliana/python-datascientist-docker/blob/master/environment.yml). Il est recommandé d'utiliser la `conda-forge` afin de bénéficier de versions récentes des packages.

Owner

  • Name: Lino Galiana
  • Login: linogaliana
  • Kind: user
  • Location: Paris
  • Company: Insee

Data Scientist Insee - Teaching at ENSAE

Citation (CITATION.cff) 

cff-version: 1.2.0
message: "If you use some content of this repository, please cite it as below."
authors:
- family-names: "Galiana"
  given-names: "Lino"
  orcid: "https://orcid.org/0000-0000-0000-0000"
title: "Python pour la data science"
doi: 10.5281/zenodo.5386097 
date-released: 2021-09-01
url: "https://github.com/linogaliana/python-datascientist"

GitHub Events

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Last synced: about 1 year ago

All Time
  • Total Commits: 506
  • Total Committers: 12
  • Avg Commits per committer: 42.167
  • Development Distribution Score (DDS): 0.073
Past Year
  • Commits: 0
  • Committers: 0
  • Avg Commits per committer: 0.0
  • Development Distribution Score (DDS): 0.0
Top Committers
Name Email Commits
Lino Galiana 3****a 469
Romain Avouac 4****r 23
Antoine Palazzolo 9****z 3
Raphaele Adjerad 5****d 2
Kim A k****y@l****t 2
romanegajdos 7****s 1
jblaval l****e@g****m 1
Thomas Faria 5****a 1
Mélissa Tamine 9****a 1
Julien PRAMIL 1****l 1
Idrissa KONKOBO 9****a 1
Expressso 9****o 1
Committer Domains (Top 20 + Academic)
laposte.net: 1

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Past Year
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Dependencies

.github/workflows/checks.yaml actions
  • actions/checkout v3 composite
  • actions/setup-python v4 composite
  • actions/upload-artifact v3 composite
.github/workflows/netlify-test.yaml actions
  • actions/checkout v2 composite
  • actions/checkout v3 composite
  • actions/setup-node v2 composite
  • actions/upload-artifact v2 composite
  • linogaliana/github-action-push-to-another-repository main composite
.github/workflows/notebooks.yml actions
  • actions/checkout v3 composite
  • actions/upload-artifact v2 composite
  • linogaliana/github-action-push-to-another-repository main composite
.github/workflows/prod.yml actions
  • actions/checkout v2 composite
  • actions/upload-artifact v2 composite
requirements.txt pypi
  • contextily *
  • geoplot *
  • graphviz *
  • kaleido *
  • plotnine *
  • pynsee *
  • pywaffle *
  • wordcloud *
  • xlrd *
  • yellowbrick *