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page de blog - 3/4
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    :title: Eviter les mots de passe dans les notebooks
    :date: 2016-09-24
    :keywords: password,mot de passe,notebook,keyring
    :categories: cours
    :rawfile: 2016/2016-09-24_mot_de_passe.rst

    Il arrive fréquemment qu'on ait besoin d'une ressource
    protégée par un mot de passe, service web, API, login
    et le plus simple est toujours d'écire ce mot de passe en
    clair dans le notebook. On se dit qu'il faudra penser à l'enlever
    avant de partager le notebook et on oublie toujours de l'enlever.
    C'est mon cas en tout cas. J'ai dû plusieurs fois changer de mot
    de passe car le précédent est parti sur GitHub par inadvertance
    (programmée).
    

    ...




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    :title: Références, séance du 14 juin 2016
    :date: 2016-06-14
    :keywords: cours
    :categories: cours
    :rawfile: 2016/2016-06-14_plotting.rst

    **Trucs et astuces sur Internet**
    
    * Chercher sur un moteur de recherche ``<module> cheatsheet`` pour
      retrouver les usages les plus fréquents avec un module
    
    **Autres trucs et astuces**
    
    * Contre les suppressions involontairs :
      `Git <https://git-scm.com/>`_,
      `Tortoise Git <https://tortoisegit.org/>`_
    * Installation de `xgboost <https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/>`_ pour Windows :
      ``pip install pymyinstall`` et ``pymy_install xgboost``,
      see also
      `Build xgboost 0.4a30 for Python 3.4 and 3.5 <http://www.xavierdupre.fr/app/pymyinstall/helpsphinx//blog/2016/2016-04-04_build_xgboost_04a30.html>`_
    
    **Installation sous Windows**, essayer dans l'ordre :
    

    ...




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    :title: Challenge Kaggle Assurance
    :date: 2016-06-10
    :keywords: compétition,Kaggle
    :categories: challenge
    :rawfile: 2016/2016-06-10_kaggle_assurance.rst

    `Can you accelerate BNP Paribas Cardif's claims management process? <https://www.kaggle.com/c/bnp-paribas-cardif-claims-management>`_
    
    Le challenge consisté à accélérer le traitement des demandes de remboursement.
    Les données sont conséquentes environ 50 Mo.




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    :title: Jupyter et R
    :date: 2016-04-07
    :keywords: kernel
    :categories: Jupyter,R
    :rawfile: 2016/2016-04-07_jupyter_et_r.rst

    `Jupyter <http://jupyter.org/>`_ fonctionne aussi avec
    `R <https://www.r-project.org/>`_
    (voir `Supports de cours en R <http://freakonometrics.hypotheses.org/48364>`_).
    L'installation repose sur les éléments suivants :
    

    ...




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    :title: Balade d'avril
    :date: 2016-04-05
    :keywords: séance
    :categories: cours
    :rawfile: 2016/2016-04-05-seance_avril.rst

    #. Python, Distributions, Module OS
    
        * différences entre `Python 2.7, Python 3.x <http://apprendre-python.com/page-syntaxe-differente-python2-python3-python-differences>`_,
          `Dois-je apprendre Python 2 ou Python 3 ? <http://sametmax.com/dois-je-apprendre-python-2-ou-python-3/>`_
        * distribution : `WinPython <https://winpython.github.io/>`_,
          `Anaconda <https://www.continuum.io/downloads>`_,
          `ENSAE setup <http://www.xavierdupre.fr/enseignement/>`_
        * le cas des modules avec du C++
        * Linux, Windows ?
        * Les modules importants pour faire du machine learning
    
    #. DataFrame
    
        * Le cours :ref:`l-seances-base`
        * `Python pour un data scientist <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/td_2a.html>`_
        * :ref:`solution2016rst`
    
    #. Pause récréative
    
        * `Laser Maze <http://www.marblesthebrainstore.com/laser-maze.htm>`_
    
    #. Algorithme récréatif
    
        * `L'énigme de Harry Potter <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/specials/hermionne.html>`_
        * `autres jeux <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/specials/index_expose.html#l-expose-explication>`_
        * `Scratch <http://lesenfantscodaient.fr/programmation/index_programmation.html>`_
    
    .. image:: http://ecx.images-amazon.com/images/I/81RPCdhb+TL._SL1500_.jpg
        :width: 250




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    :title: pandas et SAS
    :date: 2016-03-12
    :keywords: pandas,SAS
    :categories: pandas
    :rawfile: 2016/2016-03-12-read_sas.rst

    La fonction `read_sas <http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_sas.html>`_
    est apparue dans le module `pandas <http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/>`_ version 0.17,
    améliorée dans la version 0.18 :
    `pd.read_sas() changes <http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/whatsnew.html#pd-read-sas-changes>`_.




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    :title: Exam, doubts and poetry
    :date: 2016-03-03
    :keywords: exam,Eratoshène
    :categories: examen
    :rawfile: 2016/2016-03-03-examen.rst

    This is one question we decided to remove from the final exam
    but I still do like it because it challenges people.
    How to make a connection between known algorithms
    and the following code. To your opinion, the following
    code is closed to:
    

    ...




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    :title: Grandes tables, Guillemets
    :date: 2015-06-20
    :keywords: guillemets,grandes tables
    :categories: pandas
    :rawfile: 2015/2015-06-20-guillemets.rst

    Très populaire, le module `pandas <http://pandas.pydata.org/>`_ permet
    de lire les formats de données les plus classiques ou des formats de
    fichiers plats inattendus. C'est ce que
    montre le notebook :ref:`tablesavecguillemetsrst`.
    Il montre également comment parcourir par petits bouts
    une table trop grande pour tenir en mémoire.




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    :title: Différence entre matrix et array (numpy)
    :date: 2015-06-14
    :keywords: matrix,array
    :categories: calcul matriciel,numpy
    :rawfile: 2015/2015-06-14-numpy_mat_array.rst

    Le module `numpy <http://www.numpy.org/>`_ propose
    deux types pour représenter une matrice :
    `array <http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.html>`_ et
    `matrix <http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.matrix.html>`_.
    Le type *matrix* hérite du premier mais se comporte différemment
    dans certaines situations, pour le produit matriciel par exemple.
    Il est parfois utile de vérifier l'objet qu'on manipule
    avant de se perdre en conjecture quant à la source de l'erreur.
    La page
    `Matrix objects <http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.classes.html#matrix-objects>`_
    est plus explicite à ce sujet.




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    :title: Différence entre numpy et pandas
    :date: 2015-06-06
    :keywords: sql,matrice
    :categories: calcul matriciel,modules,numpy,pandas
    :rawfile: 2015/2015-06-06-numpy_pandas.rst

    Pourquoi deux modules alors qu'ils semblent tous deux
    manipuler des matrices ? Dans le cas de
    `pandas <http://pandas.pydata.org/>`_, ce ne sont pas tout-à-fait
    des matrices mais des tables de données : la même
    table peut contenir différentes types de données, des
    nombres, des chaînes de caractères, des booléens, des dates...
    Les données se manipulent comme des bases de données et
    les `Dataframe <http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.16.1/generated/pandas.DataFrame.html>`_
    de pandas sont optimisés pour ça. Chaque colonne porte un nom.
    

    ...





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