Seb-Info

BUT 2 (SD)

Contextes de la SAE

Cadre général de la SAE Dans cette SAE, vous êtes placés dans la situation d’un data scientist chargé de concevoir un outil d’aide à la décision à destination d’un utilisateur métier (collectivité, service public, office de tourisme, etc.) écrit en langage Python. Votre objectif n’est pas seulement d’analyser des données,…

Jupyter notebooks

Support de cours sur Jupyter notebooks : LIEN PDF Le notebook (il est compressé en zip ! Il faudra donc le décompresser avant de l’utiliser) : td_jupyter_sd Le fichier CSV d’exemple à placer au même niveau que votre Jupyter book : meteo_td_sd_sample (suite…)

Introduction à Streamlit

Streamlit pour le prototypage Ce cours présente Streamlit, un framework Python destiné au prototypage rapide d’interfaces web orientées données. Le prototypage consiste à réaliser rapidement une version fonctionnelle simplifiée d’une application afin de tester une idée, un concept ou une ergonomie.Il permet de valider des choix techniques ou fonctionnels sans…

Données pour développer l’outil

Données météorologiques utilisées dans la SAE 1) Origine des données Dans cette SAE, vous travaillerez à partir de données météorologiques open data fournies par Météo-France, disponibles sur la plateforme officielle data.gouv.fr. Ces données proviennent de stations météorologiques professionnelles réparties sur l’ensemble du territoire français. https://www.data.gouv.fr/datasets/archive-synop-omm 2) Qu’est-ce que les données…

Introduction à Flask

Introduction à Flask avec Pandas, GeoPandas et Folium Flask est un micro-framework en Python permettant de créer des applications web rapidement et facilement. 1. Installation de Flask et des bibliothèques nécessaires Pour installer Flask ainsi que Pandas, GeoPandas et Folium, utilisez la commande suivante : pip install flask pandas geopandas…