This is the practical cases for Python training I provide. Intended for french trainee, the rest of the explanations are in french.
Suite à la demande croissante, je prépare une formation sur l'usage des bibliothèques scientifiques de Python. Cette partie est donc destinée aux usages en science, analyse de données, data-Science, machine learning…
Ce projet est en cours de réalisation et ne comporte actuellement en documents publics que des illustrations d'usage.
Il faut donc commencer par récupérer les sources en local.
Assurez-vous que pip est installé. Créez si vous le souhaitez un virtualenv dédié à la formation. Si vous utilisez un IDE tel que PyCharm, vous pouvez l'utiliser pour créer ce virtualenv.
À partir de la racine du projet saisissez
pip install -r requirements.txt
Votre environnement contient alors toutes les dépendances nécessaires.
Nous allons pour cette formation utilser des documents de type Jupyter Notebooks générés à l'aide du projet Jupyter. Ce dernier est inclus dans les dépendances.
Placez-vous dans le répertoire notebooks et exécutez la commande
jupyter notebook
ou
jupyter-lab
Vous pouvez maintenant travailler avec les notebooks. Ceux-ci sont proposés comme outil pour vous aider à vous familiariser avec le langage.
Le répertoire assets contient des fichiers issus de l'Opendata de la SNCF. Les droits appartiennent évidemment à la SNCF et ces fichiers sont présents ici pour disposer de documents texte volumineux à parcourir et explorer.