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 uniquement 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
Introduction à Streamlit pour le prototypage de tableaux de bord de données Ce cours présente Streamlit, un framework Python destiné au prototypage rapide d’interfaces web orientées données. Il est particulièrement adapté aux projets étudiants (SAE), à l’exploration de données Open Data (ici météo) et à la mise en valeur de…
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…