Programmation avec Python : Bases et Applications

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Author

Natacha Njongwa Yepnga

Programmation avec Python : Bases et Applications

  • 18h : CM+TP
  • Contact : natachayepnga@gmail.com
  • Outils recommandés : VS Code, Jupyter Notebook

Objectifs

  • Comprendre les bases du langage Python.
  • Manipuler les variables, types de données et structures de contrôle.
  • Explorer les bibliothèques populaires : NumPy, Pandas, Matplotlib.
  • Introduire les concepts de machine learning avec Scikit-learn.
  • Réaliser un projet intégrant toutes les notions vues.

Python

  • Langage polyvalent : data science, machine learning, développement web, automatisation.
  • Avantages :
    • Syntaxe simple et claire.
    • Large écosystème de bibliothèques open source.
    • Utilisé par des entreprises, start-ups, et dans la recherche académique.

Organisation des TP

  • 5 TP + 1 projet final
  • Environnements : VS Code, Jupyter Notebook, Google Colab.
  • Approche : Alternance entre exercices guidés et explorations libres.
  • Les projets doivent suivre une structuration rigoureuse :
    • Nettoyage des données.
    • Visualisation.
    • Analyse et modélisation.

Ce qu’il faut faire

  • Lisez attentivement les consignes de chaque TP.
  • Essayez de résoudre les exercices par vous-même.
  • Recherchez dans les cours et tutoriels en ligne.
  • Travaillez en binôme pour échanger des idées.
  • Posez des questions à l’enseignante en cas de blocage.

À ne pas faire

  • Utiliser ChatGPT sans comprendre la solution.
  • Copier/coller des réponses sans vérifier leur validité.
  • Ne pas documenter votre code ou vos démarches.

Note : Ces pratiques nuisent à l’apprentissage et à la compréhension.

Évaluation

  • Partie 1 : Projet à faire à la maison.
    • Sujet distribué une semaine avant la date de l’examen.
    • Analyse et exploration d’un dataset fourni.
    • À rendre sous forme d’un notebook bien structuré :
      • Explication des étapes de nettoyage.
      • Visualisation des données et interprétation.
      • Conclusions et recommandations.
  • Partie 2 : QCM.
    • Durée : 2h.
    • Questions portant sur les concepts abordés pendant le cours et les TP.
    • La date sera définie à l’avance.

Bibliographie