Le temps des recrutements pour le Master SISE va commencer bientôt. Le programme de remise à niveau pour les candidatures externes acceptées est étoffé par un chapitre consacré à Python.
L’objectif est de familiariser l’étudiant avec la manipulation des données, la réalisation des calculs statistiques simples (statistiques descriptives) ou un peu plus poussées (classification automatique, clustering). Ces exercices visent aussi à introduire quelques packages Python fondamentaux, indispensables au data scientist (pandas, numpy, scipy, matplotlib).
A la sortie, l’étudiant, j’espère en tous les cas, sera fin prêt pour suivre les enseignements où nous, mes collègues et moi-même, utilisons intensivement Python, souvent en tandem avec R (j'utilise indifféremment l'un ou l'autre pour mes cours [data mining, text mining, web mining], j'avertis les étudiants un peu avant la séance simplement pour qu'ils puissent se préparer).
Document principal : Python Statistique
Outils : Anaconda Python
Exercice 1 : Pandas, manipulation des données (Produits)
Exercice 2 : Pandas, quelques traitements (Census)
Exercice 3 : Scipy, statistiques simples et avancées (Iris)
