Notebooks Coverage#

Report on last executions.

78% 2023-03-19

_images/nbcov-2023-03-19.png

index

coverage

exe time

last execution

name

title

success

time

nb cells

nb runs

nb valid

0

100%

23.134

2023-03-18

1a/code_liste_tuple.ipynb

1A.1 - Liste, tuple, ensemble, dictionnaire, liste chaînée, coût des opérations

True

27.197

4

4

4

1

100%

9.833

2023-03-18

1a/code_multinomial.ipynb

1A.1 - Simuler une loi multinomiale

True

13.861

12

12

12

2

100%

12.399

2023-03-18

1a/coloriage_carre.ipynb

Jeux de coloriage

True

16.475

23

23

23

3

100%

0.581

2023-03-18

1a/exercice_echelle.ipynb

1A.algo - Calculer le nombre de façons de monter une échelle.

True

4.599

6

6

6

4

100%

2.113

2023-03-18

1a/exercice_morse.ipynb

1A.algo - Décoder du Morse sans espaces

True

6.181

16

16

16

5

100%

5.000

2023-03-18

1a/exercice_plus_grande_somme.ipynb

1A.algo - La sous-séquence de plus grande somme

True

9.052

15

15

15

6

100%

0.352

2023-03-18

1a/exercice_xn.ipynb

1A.algo - Calculer x**n le plus rapidement possible

True

4.658

4

4

4

7

100%

0.878

2023-03-18

1a/histogramme_rapide.ipynb

1A.1 - Histogramme et dictionnaire

True

4.891

8

8

8

8

100%

71.256

2023-03-18

1a/nbheap.ipynb

Heap

True

75.334

15

15

15

9

100%

54.532

2023-03-18

1a/pivot_gauss.ipynb

Pivot de gauss avec numpy

True

58.581

10

10

10

10

100%

13.196

2023-03-18

1a/profiling_example.ipynb

1A.soft - Exemple de profiling

True

17.216

11

11

11

11

100%

0.939

2023-03-18

1a/recherche_dichotomique.ipynb

1A.algo - Recherche dichotomique

True

4.983

9

9

9

12

100%

5.230

2023-03-18

1a/structures_donnees_conversion.ipynb

1A.1 - D’une structure de données à l’autre

True

9.389

29

29

29

13

100%

2.213

2023-03-18

1a/tableau_contingence.ipynb

1A.1 - Calculer un chi 2 sur un tableau de contingence

True

6.256

8

8

8

14

100%

83.920

2023-03-18

1a/tri_nlnd.ipynb

1A.algo - Tri plus rapide que prévu

True

87.996

17

17

17

15

100%

369.495

2023-03-05

2016-2017/solution_2016_credit_clement.ipynb

2016 - Une solution à la compétition de machine learning 2A

True

373.691

28

28

28

16

100%

13.864

2023-02-25

2016/td2a_eco_competition_comparer_classifieurs.ipynb

2A.ml - 2016 - Compétition - Préparation des données

True

16.903

16

16

16

17

100%

10.496

2023-02-25

2016/td2a_eco_competition_modeles_logistiques.ipynb

2A.ml - 2016 - Compétition ENSAE - Premiers modèles

True

13.586

26

26

26

18

100%

68.092

2023-02-25

2016/td2a_eco_competition_statsdesc.ipynb

2A.ml - 2016 - Compétition - Importation des données

True

71.319

22

22

22

19

100%

28.356

2023-03-18

2017-2018/dimensions_reduction.ipynb

Réduction des dimensions

True

32.453

20

20

20

20

0%

nan

2017/prepare_data_2017.ipynb

2A.ml - 2017 - Préparation des données

nan

60

0

21

89%

2.944

2023-03-18

2018-2019/2018-09-18_rappels_python.ipynb

2018-09-18 - Rappels sur le langage python

True

7.045

28

25

25

22

100%

9.150

2023-03-18

2018-2019/2018-09-18_rappels_python_pandas_matplotlib.ipynb

2018-09-18 - Rappels sur pandas et maplotlib

True

13.262

29

29

29

23

100%

7.689

2023-03-18

2018-2019/2018-09-18_sklearn_api.ipynb

2018-09-18 - API de scikit-learn

True

11.730

21

21

21

24

100%

0.986

2023-03-18

2018-2019/2018-09-25_distance_entre_mots.ipynb

2018-09-25 - Distance entre mots

True

5.035

11

11

11

25

100%

15.089

2023-03-18

2018-2019/2018-10-02_scraping_recuperer_images.ipynb

2018-10-02 - Scraping, récupérer une image depuis LeMonde

True

19.188

20

20

20

26

100%

198.258

2023-03-18

2018-2019/2018-10-09_ensemble_gradient_boosting.ipynb

2018-10-09 Ensemble, Gradient, Boosting…

True

202.359

19

19

19

27

100%

17.092

2023-03-18

2a/bayesian_with_python.ipynb

2A.ml - Bayesian models with Python

True

21.389

19

19

19

28

100%

195.184

2023-03-05

2a/cffi_linear_regression.ipynb

Optimisation de code avec cffi, numba, cython

True

199.523

92

92

92

29

100%

4.672

2023-03-18

2a/dataframe_matrix_speed.ipynb

2A.i - Mesures de vitesse sur les dataframes

True

8.745

15

15

15

30

100%

8.039

2023-03-18

2a/git_notebook.ipynb

2A.soft - Git depuis le notebook

True

12.154

23

23

23

31

100%

1.694

2023-03-18

2a/jupyter_custom_magics.ipynb

2A.soft - Custom Magics for Jupyter

True

5.723

5

5

5

32

100%

25.684

2023-03-18

2a/ml_timeseries_base.ipynb

2A.ml - Timeseries et machine learning

True

29.811

28

28

28

33

100%

6.626

2023-03-18

2a/notebook_convert.ipynb

2A.soft - Convert a notebook into a document

True

10.690

8

8

8

34

0%

nan

2a/seance_5_dask.ipynb

2A.i - Données non structurées, programmation fonctionnelle : dask

nan

28

0

35

0%

nan

2a/seance_5_intro_et_json.ipynb

2A.i - Données non structurées, programmation fonctionnelle

nan

46

0

36

0%

nan

2a/seance_5_prog_fonctionnelle.ipynb

2A.i - programmation fonctionnelle

nan

78

0

37

100%

60.854

2023-03-18

2a/timeseries_ssa.ipynb

Single Spectrum Analysis (SSA)

True

64.968

27

27

27

38

100%

2086.567

2023-03-05

data/data_irep.ipynb

IREP: registre des émissions polluantes

True

2092.597

21

21

21

39

100%

24.294

2023-03-05

data/deal_flow_espace_vert.ipynb

Deal flow espaces verts 2018 - 2019

True

28.633

14

14

14

40

100%

1.208

2023-03-18

exams/interro_rapide_20_minutes_2014_09.ipynb

1A.e - Correction de l’interrogation écrite du 26 septembre 2014

True

5.261

12

12

12

41

100%

3.290

2023-03-18

exams/interro_rapide_20_minutes_2014_10.ipynb

1A.e - Correction de l’interrogation écrite du 10 octobre 2014

True

7.374

17

17

17

42

82%

3.464

2023-03-18

exams/interro_rapide_20_minutes_2014_11.ipynb

1A.e - Correction de l’interrogation écrite du 14 novembre 2014

True

7.661

35

29

29

43

100%

1.547

2023-03-18

exams/interro_rapide_20_minutes_2014_12.ipynb

1A.e - Correction de l’interrogation écrite du 14 novembre 2014

True

5.590

15

15

15

44

100%

0.836

2023-03-18

exams/interro_rapide_20_minutes_2015_09.ipynb

1A.e - Correction de l’interrogation écrite du 26 septembre 2015

True

4.888

12

12

12

45

100%

1.188

2023-03-18

exams/interro_rapide_20_minutes_2015_11.ipynb

1A.e - Correction de l’interrogation écrite du 6 novembre 2015

True

5.288

16

16

16

46

100%

26.879

2023-03-18

exams/td_note_2013_bout_de_code_coloriage.ipynb

1A.e - TD noté, 27 novembre 2012 (éléments de code pour le coloriage)

True

30.930

6

6

6

47

100%

59.807

2023-03-18

exams/td_note_2013_coloriage_correction.ipynb

1A.e - TD noté, 27 novembre 2012 (coloriage, correction)

True

63.931

14

14

14

48

100%

4.231

2023-03-18

exams/td_note_2015.ipynb

1A.e - TD noté, 5 décembre 2014

True

8.354

36

36

36

49

100%

0.212

2023-03-18

exams/td_note_2015_rattrapage_enonce.ipynb

1A.e - TD noté 2015 rattrapage (énoncé, écrit et oral)

True

4.229

6

6

6

50

100%

10.769

2023-03-18

exams/td_note_2016.ipynb

1A.e - TD noté, 11 décembre 2015

True

14.885

26

26

26

51

100%

3.700

2023-03-18

exams/td_note_2017.ipynb

1A.e - TD noté, 16 décembre 2016

True

7.782

23

23

23

52

100%

2.615

2023-03-18

exams/td_note_2017_2.ipynb

1A.e - TD noté, 21 février 2017

True

6.697

21

21

21

53

100%

20.595

2023-03-18

exams/td_note_2018_1.ipynb

1A.e - Enoncé 12 décembre 2017 (1)

True

24.760

25

25

25

54

100%

17.914

2023-03-18

exams/td_note_2018_2.ipynb

1A.e - Enoncé 12 décembre 2017 (2)

True

21.979

21

21

21

55

100%

81.822

2023-03-18

exams/td_note_2019_1.ipynb

1A.e - Enoncé 23 octobre 2018 (1)

True

85.925

17

17

17

56

100%

40.855

2023-03-18

exams/td_note_2019_2.ipynb

1A.e - Enoncé 23 octobre 2018 (2)

True

44.954

18

18

18

57

100%

17.424

2023-03-18

exams/td_note_2020_1.ipynb

1A.e - Enoncé 22 octobre 2019 (1)

True

21.601

29

29

29

58

100%

16.948

2023-03-18

exams/td_note_2020_2.ipynb

1A.e - Enoncé 22 octobre 2019 (2)

True

21.081

28

28

28

59

100%

29.120

2023-03-18

exams/td_note_2021.ipynb

1A - Enoncé 24 novembre 2020

True

33.203

24

24

24

60

100%

22.962

2023-03-18

exams/td_note_2022.ipynb

1A - Enoncé 3 novembre 2021

True

27.041

31

31

31

61

100%

1.091

2023-03-18

exams/td_note_2022_rattrapage.ipynb

1A - Enoncé 15 novembre 2021 - rattrapage

True

5.243

9

9

9

62

100%

9.146

2023-03-18

exams/td_note_2022_rattrapage2.ipynb

1A - Enoncé 3 mars 2022- rattrapage

True

13.167

10

10

10

63

100%

53.744

2023-03-18

exams/td_note_2023.ipynb

1A - Enoncé 26 octobre 2022

True

57.872

17

17

17

64

100%

52.109

2023-03-18

expose/BJKST.ipynb

2A.algo - Algorithmes de streaming : généralités

True

56.273

39

39

39

65

100%

22.154

2023-03-18

expose/expose_TSP.ipynb

2A.algo - Réflexions autour du voyage de commerce (TSP)

True

26.188

11

11

11

66

100%

6.979

2023-03-18

expose/expose_einstein_riddle.ipynb

2A.algo - L’énigme d’Einstein et sa résolution

True

11.069

6

6

6

67

100%

6.858

2023-03-18

expose/expose_graphe_et_map_reduce.ipynb

3A.mr - Graphes et Map Reduce

True

10.899

11

11

11

68

100%

1.127

2023-03-18

expose/expose_rwr_recommandation.ipynb

3A.mr - Random Walk with Restart (système de recommandations)

True

5.167

4

4

4

69

0%

nan

expose/expose_vigenere.ipynb

1A.algo - Casser le code de Vigenère

nan

18

0

70

100%

34.070

2023-03-18

expose/hash_distribution.ipynb

2A.algo - Hash et distribution

True

38.168

14

14

14

71

100%

63.709

2023-03-18

expose/ml_features_model.ipynb

2A.ml - Features ou modèle

True

67.798

15

15

15

72

0%

nan

expose/ml_huge_datasets.ipynb

2A.i - Huge datasets, datasets hiérarchiques

nan

30

0

73

0%

nan

expose/ml_rue_paris_parcours.ipynb

2A.algo - Parcourir les rues de Paris

nan

53

0

74

0%

nan

expose/ml_table_mortalite.ipynb

2A.i - Table de mortalité dans plusieurs containers

nan

54

0

75

100%

8.586

2023-03-18

sklearn_ensae_course/00_introduction_machine_learning_and_data.ipynb

2A.ML101.0: What is machine learning?

True

12.697

13

13

13

76

100%

9.182

2023-03-18

sklearn_ensae_course/01_data_manipulation.ipynb

2A.ML101.1: Introduction to data manipulation with scientific Python

True

13.304

18

18

18

77

100%

18.641

2023-03-18

sklearn_ensae_course/02_basic_of_machine_learning_with_scikit-learn.ipynb

2A.ML101.2: Basic principles of machine learning with scikit-learn

True

22.705

15

15

15

78

100%

36.778

2023-03-18

sklearn_ensae_course/03_supervised_classification.ipynb

2A.ML101.3: Supervised Learning: Classification of Handwritten Digits

True

40.820

12

12

12

79

100%

18.508

2023-03-18

sklearn_ensae_course/04_supervised_regression.ipynb

2A.ML101.4: Supervised Learning: Regression

True

22.599

12

12

12

80

100%

25.024

2023-03-18

sklearn_ensae_course/05_measuring_prediction_performance.ipynb

2A.ML101.5: Measuring prediction performance

True

29.112

23

23

23

81

100%

26.016

2023-03-18

sklearn_ensae_course/06_unsupervised_dimreduction.ipynb

2A.ML101.6: Unsupervised Learning: Dimensionality Reduction and Visualization

True

30.077

18

18

18

82

100%

28.747

2023-03-18

sklearn_ensae_course/07_application_to_face_recognition.ipynb

2A.ML101.7: Example from Image Processing

True

32.898

19

19

19

83

100%

17.831

2023-03-18

sklearn_ensae_course/08_validation_and_learning_curves.ipynb

2A.ML101.8: Parameter selection, Validation & Testing

True

21.911

15

15

15

84

100%

0.541

2023-03-18

td1a/integrale_rectangle.ipynb

1A.1 - Intégrale et la méthode des rectangles

True

4.615

6

6

6

85

100%

8.143

2023-03-18

td1a/integrale_rectangle_correction.ipynb

1A.1 - Intégrale et la méthode des rectangles - correction

True

12.251

30

30

30

86

100%

0.384

2023-03-18

td1a/j2048.ipynb

1A.2 - 2048 - stratégie gagnante

True

4.415

3

3

3

87

100%

1.463

2023-03-18

td1a/j2048_correction.ipynb

1A.2 - 2048 - stratégie gagnante - correction

True

5.531

11

11

11

88

100%

63.449

2023-03-18

td1a/matrix_dictionary.ipynb

Produit matriciel avec une matrice creuse

True

67.532

20

20

20

89

100%

0.345

2023-03-18

td1a/pp_exo_deviner_un_nombre.ipynb

1A.1 - Deviner un nombre aléatoire

True

4.397

5

5

5

90

100%

0.664

2023-03-18

td1a/pp_exo_deviner_un_nombre_correction.ipynb

1A.1 - Deviner un nombre aléatoire (correction)

True

4.713

7

7

7

91

75%

1.248

2023-03-18

td1a/td1a_cenonce_session1.ipynb

1A.0 - Premiers pas en Python

True

5.313

16

12

12

92

100%

3.467

2023-03-18

td1a/td1a_cenonce_session2.ipynb

1A.1 - Variables, boucles, tests

True

7.592

30

30

30

93

100%

2.135

2023-03-18

td1a/td1a_cenonce_session3.ipynb

1A.1 - Dictionnaires, fonctions, code de Vigenère

True

6.214

26

26

26

94

100%

4.481

2023-03-18

td1a/td1a_cenonce_session4.ipynb

1A.2 - Modules, fichiers, expressions régulières

True

8.633

20

20

20

95

100%

2.092

2023-03-18

td1a/td1a_cenonce_session5.ipynb

1A.2 - Classes, méthodes, attributs, opérateurs et carré magique

True

6.189

17

17

17

96

100%

0.948

2023-03-18

td1a/td1a_cenonce_session6.ipynb

1A.2 - Classes, héritage

True

4.971

11

11

11

97

100%

1.320

2023-03-18

td1a/td1a_correction_session1.ipynb

1A.0 - Premiers pas en Python (correction)

True

5.376

13

13

13

98

100%

0.873

2023-03-18

td1a/td1a_correction_session2.ipynb

1A.1 - Variables, boucles, tests (correction)

True

4.897

8

8

8

99

100%

0.934

2023-03-18

td1a/td1a_correction_session3.ipynb

1A.1 - Dictionnaires, fonctions, code de Vigenère (correction)

True

4.950

9

9

9

100

100%

6.414

2023-03-18

td1a/td1a_correction_session4.ipynb

1A.2 - Modules, fichiers, expressions régulières (correction)

True

10.463

20

20

20

101

100%

64.189

2023-03-18

td1a/td1a_correction_session5.ipynb

1A.2 - Classes, méthodes, attributs, opérateurs et carré magique (correction)

True

68.280

12

12

12

102

100%

0.561

2023-03-18

td1a/td1a_correction_session6.ipynb

1A.2 - Classes, héritage (correction)

True

4.720

5

5

5

103

100%

2.688

2023-03-18

td1a/td1a_pyramide_bigarree.ipynb

1A.1 - Tracer une pyramide bigarrée

True

6.717

5

5

5

104

100%

7.416

2023-03-18

td1a/td1a_pyramide_bigarree_correction.ipynb

1A.1 - Tracer une pyramide bigarrée - correction

True

11.579

11

11

11

105

100%

1.837

2023-03-18

td1a/texte_langue.ipynb

1A.2 - Deviner la langue d’un texte

True

5.915

6

6

6

106

100%

21.204

2023-03-18

td1a/texte_langue_correction.ipynb

1A.2 - Deviner la langue d’un texte (correction)

True

25.297

23

23

23

107

100%

0.443

2023-03-18

td1a_algo/BJKST_enonce.ipynb

1A.algo - BJKST - calculer le nombre d’éléments distincts

True

4.549

4

4

4

108

100%

1.765

2023-03-18

td1a_algo/graph1exo_parcours.ipynb

1A.algo - Parcours de graphe

True

5.810

8

8

8

109

100%

1.987

2023-03-18

td1a_algo/graph1exo_parcours_correction.ipynb

1A.algo - Parcours de graphe - correction

True

6.096

9

9

9

110

100%

1.210

2023-03-18

td1a_algo/graph4exos.ipynb

1A.algo - Des problèmes de graphes

True

5.264

6

6

6

111

100%

1.479

2023-03-18

td1a_algo/graph_spectral_clustering.ipynb

1A.algo - Spectral Clustering

True

5.519

6

6

6

112

100%

2.492

2023-03-18

td1a_algo/graph_spectral_clustering_correction.ipynb

1A.algo - Spectral Clustering - correction

True

6.586

11

11

11

113

100%

0.130

2023-03-18

td1a_algo/td1a_cenonce_session4_5_jaccard.ipynb

1A.algo - distance de Jaccard (dictionnaires)

True

4.139

4

4

4

114

100%

4.439

2023-03-18

td1a_algo/td1a_cenonce_session7.ipynb

1A.algo - Programmation dynamique et plus court chemin

True

8.579

17

17

17

115

100%

0.424

2023-03-18

td1a_algo/td1a_cenonce_session7_edition.ipynb

1A.algo - La distance d’édition

True

4.562

8

8

8

116

100%

0.506

2023-03-18

td1a_algo/td1a_cenonce_session8.ipynb

1A.algo - Arbre et Trie

True

4.538

10

10

10

117

100%

0.138

2023-03-18

td1a_algo/td1a_cenonce_session8_wikiroot.ipynb

1A.algo - Parcours dans un graphe (wikipédia)

True

4.194

4

4

4

118

100%

0.570

2023-03-18

td1a_algo/td1a_cenonce_session9.ipynb

1A.algo - Optimisation sous contrainte

True

4.618

6

6

6

119

100%

20.984

2023-03-18

td1a_algo/td1a_correction_session4_5_jaccard.ipynb

1A.algo - distance de Jaccard (dictionnaires) - correction

True

25.033

17

17

17

120

100%

7.810

2023-03-18

td1a_algo/td1a_correction_session7.ipynb

1A.algo - Programmation dynamique et plus court chemin (correction)

True

11.900

15

15

15

121

100%

2.451

2023-03-18

td1a_algo/td1a_correction_session7_edition.ipynb

1A.algo - La distance d’édition (correction)

True

6.528

20

20

20

122

100%

178.703

2023-03-05

td1a_algo/td1a_correction_session8.ipynb

1A.algo - Arbre et Trie (correction)

True

183.085

20

20

20

123

100%

4.155

2023-03-18

td1a_algo/td1a_correction_session8_wikiroot.ipynb

1A.algo - Parcours dans un graphe (wikipédia) - correction

True

8.220

5

5

5

124

100%

1.726

2023-03-18

td1a_algo/td1a_correction_session9.ipynb

1A.algo - Optimisation sous contrainte (correction)

True

5.762

7

7

7

125

100%

0.000

2023-03-18

td1a_algo/td1a_plus_grande_somme.ipynb

1A.algo - la plus grande sous-séquence croissante

True

4.050

1

1

1

126

100%

55.750

2023-03-18

td1a_algo/td1a_plus_grande_somme_correction.ipynb

1A.algo - la plus grande sous-séquence croissante - correction

True

59.845

10

10

10

127

87%

3.285

2023-03-18

td1a_algo/td1a_quicksort.ipynb

1A.algo - Quicksort

True

7.326

8

7

7

128

100%

4.893

2023-03-18

td1a_algo/td1a_quicksort_correction.ipynb

1A.algo - quicksort - correction

True

8.968

10

10

10

129

100%

2.264

2023-03-18

td1a_algo/td1a_sobel.ipynb

1A.algo - filtre de Sobel

True

6.348

6

6

6

130

100%

18.538

2023-03-18

td1a_algo/td1a_sobel_correction.ipynb

1A.algo - filtre de Sobel - correction

True

22.590

8

8

8

131

100%

0.139

2023-03-18

td1a_dfnp/decorrelation.ipynb

1A.data - Décorrélation de variables aléatoires

True

4.160

7

7

7

132

100%

1.663

2023-03-18

td1a_dfnp/decorrelation_correction.ipynb

1A.data - Décorrélation de variables aléatoires - correction

True

5.776

15

15

15

133

100%

7.666

2023-03-18

td1a_dfnp/td1a_cenonce_session_10.ipynb

1A.data - DataFrame et Matrice

True

11.887

51

51

51

134

100%

25.371

2023-03-05

td1a_dfnp/td1a_cenonce_session_12_carte.ipynb

1A.data - Visualisation des données - cartes

True

29.832

22

22

22

135

100%

13.233

2023-03-05

td1a_dfnp/td1a_cenonce_session_12_js.ipynb

1A.data - Visualisation des données - graphes interactifs

True

18.091

9

9

9

136

87%

105.568

2023-03-05

td1a_dfnp/td1a_cenonce_session_12_plot.ipynb

1A.data - Visualisation des données

True

110.246

16

14

14

137

100%

7.844

2023-03-05

td1a_dfnp/td1a_correction_session_10.ipynb

1A.data - DataFrame et Matrice (correction)

True

12.389

18

18

18

138

100%

195.937

2023-03-05

td1a_dfnp/td1a_correction_session_12.ipynb

1A.data - visualisation des données - correction

True

200.241

14

14

14

139

100%

25.255

2023-03-18

td1a_home/2020_carte.ipynb

Tech - carte

True

29.355

23

23

23

140

100%

98.440

2023-03-18

td1a_home/2020_covid.ipynb

Algo - simulation COVID

True

102.737

33

33

33

141

100%

3.102

2023-03-18

td1a_home/2020_edit.ipynb

Algo - distance d’édiction

True

7.185

15

15

15

142

100%

30.824

2023-03-18

td1a_home/2020_graph.ipynb

Algo - Graphe - Composantes connexes

True

34.972

15

15

15

143

100%

9.210

2023-03-18

td1a_home/2020_json_xml.ipynb

Tech - JSON - XML

True

13.388

45

45

45

144

100%

40.291

2023-03-18

td1a_home/2020_numpy.ipynb

Tech - calcul matriciel avec numpy

True

44.407

35

35

35

145

100%

3.025

2023-03-18

td1a_home/2020_ordonnancement.ipynb

Algo - Problème d’ordonnancement

True

7.070

11

11

11

146

100%

35.054

2023-03-18

td1a_home/2020_pandas.ipynb

Tech - manipulation de données avec pandas

True

39.281

64

64

64

147

100%

50.308

2023-03-18

td1a_home/2020_profile.ipynb

Tech - profiling

True

54.445

18

18

18

148

100%

1.112

2023-03-18

td1a_home/2020_regex.ipynb

Tech - expressions régulières

True

5.224

14

14

14

149

100%

16.864

2023-03-18

td1a_home/2020_rest.ipynb

Tech - API REST pour deep learning avec FastAPI

True

20.997

28

28

28

150

100%

5.163

2023-03-18

td1a_home/2020_suffix.ipynb

Algo - jeux de dictionnaires, plus grand suffixe commun

True

9.240

24

24

24

151

100%

24.448

2023-03-18

td1a_home/2020_surface.ipynb

Algo - Calculs de surface et autres calculs

True

28.492

16

16

16

152

100%

60.169

2023-03-18

td1a_home/2020_topk.ipynb

Algo - les k premiers éléments

True

64.285

32

32

32

153

100%

13.380

2023-03-18

td1a_home/2020_tsp.ipynb

Algo - TSP - Traveling Salesman Problem

True

17.532

14

14

14

154

100%

39.044

2023-03-18

td1a_home/2021_2048_classe.ipynb

2048 et les classes

True

43.293

19

19

19

155

100%

60.555

2023-03-18

td1a_home/2021_covid_pickle.ipynb

Sérialisation, pickle, COVID

True

64.752

24

24

24

156

100%

2.067

2023-03-18

td1a_home/2021_editdist.ipynb

Distance entre deux mots de même longueur et tests unitaires

True

6.109

17

17

17

157

100%

12.024

2023-03-18

td1a_home/2021_random_graph.ipynb

Algo - graphes aléatoires

True

16.266

22

22

22

158

100%

12.518

2023-03-18

td1a_home/2021_tsp.ipynb

Algo - Aparté sur le voyageur de commerce

True

17.020

9

9

9

159

100%

1.059

2023-03-18

td1a_home/2022_classes.ipynb

Un bref aperçu des classes

True

5.145

10

10

10

160

100%

29.789

2023-03-18

td1a_home/2022_hash.ipynb

Répartition, table de hashage

True

33.880

16

16

16

161

100%

12.843

2023-03-18

td1a_home/2022_profiling.ipynb

Profiling, application à la convolution

True

17.008

17

17

17

162

100%

12.206

2023-03-18

td1a_home/2022_serialisation.ipynb

Tech - Sérialisation

True

16.254

15

15

15

163

100%

1.225

2023-03-18

td1a_home/2022_unit_test.ipynb

Test unitaires

True

5.327

14

14

14

164

100%

7.641

2023-03-18

td1a_soft/td1a_cython_edit.ipynb

1A.soft - Calcul numérique et Cython

True

11.677

15

15

15

165

100%

8.230

2023-03-18

td1a_soft/td1a_cython_edit_correction.ipynb

1A.soft - Calcul numérique et Cython - correction

True

12.284

8

8

8

166

100%

255.406

2023-03-18

td1a_soft/td1a_sql.ipynb

1A.soft - Notions de SQL

True

259.676

34

34

34

167

100%

219.034

2023-03-18

td1a_soft/td1a_sql_correction.ipynb

1A.soft - Notions de SQL - correction

True

223.115

15

15

15

168

100%

14.930

2023-03-18

td1a_soft/td1a_unit_test_ci.ipynb

1A.soft - Tests unitaires, setup et ingéniérie logicielle

True

19.003

14

14

14

169

100%

4.321

2023-03-18

td2a/ml_crypted_data.ipynb

2A.ml - Machine Learning et données cryptées

True

8.319

9

9

9

170

100%

27.712

2023-03-18

td2a/ml_crypted_data_correction.ipynb

2A.ml - Machine Learning et données cryptées - correction

True

31.836

38

38

38

171

100%

3.246

2023-03-18

td2a/pandas_iterator.ipynb

2A.data - Pandas et itérateurs

True

7.320

8

8

8

172

100%

5.326

2023-03-18

td2a/pandas_iterator_correction.ipynb

2A.data - Pandas et itérateurs - correction

True

9.348

19

19

19

173

100%

0.189

2023-03-18

td2a/td2a_bigdata_memory.ipynb

2A.i - Stratégies et grandes matrices en mémoire

True

4.220

8

8

8

174

96%

114.969

2023-03-05

td2a/td2a_cenonce_session_1.ipynb

2A.data - DataFrame et Graphes

True

119.475

75

72

72

175

100%

14.687

2023-03-18

td2a/td2a_cenonce_session_2A.ipynb

2A.data - Calcul Matriciel, Optimisation

True

18.938

71

71

71

176

100%

0.452

2023-03-18

td2a/td2a_cenonce_session_2C.ipynb

2A.soft - Jupyter et commandes magiques

True

4.534

5

5

5

177

0%

nan

td2a/td2a_cenonce_session_2D_jupyter.ipynb

2A.i - Jupyter et calcul distribué

nan

72

0

178

0%

nan

td2a/td2a_cenonce_session_2D_parallelisation_local.ipynb

2A.i - Parallélisation locale (énoncé)

nan

7

0

179

100%

1.628

2023-03-18

td2a/td2a_cenonce_session_2E.ipynb

2A.i - Sérialisation

True

5.690

8

8

8

180

100%

2.770

2023-03-05

td2a/td2a_cenonce_session_5.ipynb

2A.i - Modèle relationnel, analyse d’incidents dans le transport aérien

True

6.916

20

20

20

181

100%

21.721

2023-03-05

td2a/td2a_cenonce_session_5_donnees_non_structurees_et_programmation_fonctionnelle.ipynb

2A.i - Données non structurées et programmation fonctionnelle

True

25.936

30

30

30

182

96%

67.228

2023-03-05

td2a/td2a_correction_session_1.ipynb

2A.data - DataFrame et Graphes - correction

True

71.445

27

26

26

183

100%

8.562

2023-03-05

td2a/td2a_correction_session_2A.ipynb

2A.data - Calcul Matriciel, Optimisation - correction

True

12.880

13

13

13

184

100%

5.031

2023-03-05

td2a/td2a_correction_session_2C.ipynb

2A.soft - IPython et commandes magiques - correction

True

9.116

6

6

6

185

100%

39.511

2023-03-05

td2a/td2a_correction_session_2E.ipynb

2A.i - Sérialisation - correction

True

43.764

24

24

24

186

0%

nan

td2a/td2a_correction_session_5.ipynb

2A.i - Modèle relationnel, analyse d’incidents dans le transport aérien - correction

nan

5

0

187

0%

nan

td2a/td2a_correction_session_5_donnees_non_structurees_et_programmation_fonctionnelle_corrige.ipynb

2A.i - Données non structurées, programmation fonctionnelle - correction

nan

72

0

188

0%

nan

td2a/td2a_ml_text_features.ipynb

2A.ml - Classification binaire avec features textuelles

nan

29

0

189

0%

nan

td2a/td2a_ml_text_features_correction.ipynb

2A.ml - Classification binaire avec features textuelles - correction

nan

39

0

190

100%

14.475

2023-03-18

td2a/td2a_progressbar.ipynb

2A.i - ProgressBar et fusion de random forest - énoncé

True

19.169

6

6

6

191

100%

53.877

2023-03-18

td2a/td2a_some_nlp.ipynb

2A.ml - Texte et machine learning

True

58.069

36

36

36

192

90%

176.289

2023-03-18

td2a/td2a_visualisation.ipynb

2A.data - Matplotlib

True

180.608

42

38

38

193

100%

0.131

2023-03-18

td2a_algo/gentry_integer_encryption.ipynb

Cryptage homomorphic de Craig Gentry

True

4.171

6

6

6

194

100%

0.139

2023-03-18

td2a_algo/gentry_integer_encryption_correction.ipynb

Cryptage homomorphic de Craig Gentry - correction

True

4.153

6

6

6

195

100%

8.854

2023-03-18

td2a_algo/knn_high_dimension.ipynb

2A.algo - Plus proches voisins en grande dimension

True

12.872

8

8

8

196

100%

492.696

2023-03-18

td2a_algo/knn_high_dimension_correction.ipynb

2A.algo - Plus proches voisins en grande dimension - correction

True

496.781

20

20

20

197

100%

0.138

2023-03-18

td2a_algo/td2a_cenonce_session_6A.ipynb

2A.algo - Puzzles algorithmiques (1)

True

4.179

6

6

6

198

100%

0.161

2023-03-18

td2a_algo/td2a_cenonce_session_6B.ipynb

2A.algo - Puzzles algorithmiques (2)

True

4.236

5

5

5

199

100%

0.530

2023-03-18

td2a_algo/td2a_correction_session_6A.ipynb

2A.algo - Puzzles algorithmes (1) - correction

True

4.614

6

6

6

200

100%

0.121

2023-03-18

td2a_algo/td2a_correction_session_6B.ipynb

2A.algo - Puzzles algorithmes (2) - correction

True

4.128

6

6

6

201

0%

nan

td2a_eco/TD2A_Eco_Web_Scraping.ipynb

2A.eco - Web-Scraping

nan

62

0

202

0%

nan

td2a_eco/TD2A_Eco_Web_Scraping_corrige.ipynb

2A.eco - Web-Scraping - pokemon

nan

11

0

203

0%

nan

td2a_eco/TD2A_eco_API_SNCF.ipynb

2A.eco - Exercice API SNCF

nan

40

0

204

0%

nan

td2a_eco/TD2A_eco_API_SNCF_corrige.ipynb

2A.eco - Exercice API SNCF corrigé

nan

51

0

205

100%

1.910

2023-03-18

td2a_eco/TD2A_eco_debuter_flask.ipynb

2A.eco - Débuter avec Flask

True

5.975

14

14

14

206

100%

10.628

2023-03-18

td2a_eco/TD2A_eco_les_API.ipynb

2A.eco - API, API REST

True

14.699

15

15

15

207

100%

4.538

2023-03-18

td2a_eco/td2_eco_rappels_1a.ipynb

2A.eco - Rappel de ce que vous savez déjà mais avez peut-être oublié

True

8.634

29

29

29

208

100%

16.979

2023-03-18

td2a_eco/td2a_TD5_Traitement_automatique_des_langues_en_Python.ipynb

2A.eco - Traitement automatique de la langue en Python

True

21.105

34

34

34

209

100%

33.631

2023-03-18

td2a_eco/td2a_TD5_Traitement_automatique_des_langues_en_Python_correction.ipynb

2A.eco - Traitement automatique de la langue en Python - correction

True

38.279

35

35

35

210

100%

0.000

2023-03-18

td2a_eco/td2a_eco_exercice_de_fin_de_seance.ipynb

2A.eco - Exercice Python - Eco Séance 2

True

4.010

1

1

1

211

100%

1.514

2023-03-18

td2a_eco/td2a_eco_exercices_de_manipulation_de_donnees.ipynb

2A.eco - Mise en pratique des séances 1 et 2 - Utilisation de pandas et visualisation

True

5.547

3

3

3

212

100%

4.558

2023-03-18

td2a_eco/td2a_eco_exercices_de_manipulation_de_donnees_correction_a.ipynb

2A.eco - Mise en pratique des séances 1 et 2 - Utilisation de pandas et visualisation - correction

True

8.598

10

10

10

213

100%

7.877

2023-03-18

td2a_eco/td2a_eco_exercices_de_manipulation_de_donnees_correction_b.ipynb

2A.eco - Mise en pratique des séances 1 et 2 - Utilisation de pandas et visualisation - correction

True

11.965

16

16

16

214

100%

10.258

2023-03-18

td2a_eco/td2a_eco_exercices_de_manipulation_de_donnees_correction_c.ipynb

2A.eco - Mise en pratique des séances 1 et 2 - Utilisation de pandas et visualisation - correction

True

14.316

14

14

14

215

100%

45.413

2023-03-18

td2a_eco/td2a_eco_regressions_lineaires.ipynb

Régressions linéaires avec Statsmodels et Scikit-Learn

True

49.484

12

12

12

216

100%

4.041

2023-03-18

td2a_eco/td2a_eco_sql.ipynb

2A.eco - Python et la logique SQL

True

8.332

26

26

26

217

100%

5.722

2023-03-18

td2a_eco/td2a_eco_sql_correction.ipynb

2A.eco - Python et la logique SQL - correction

True

9.837

36

36

36

218

0%

nan

td2a_eco2/td2a_Seance_7_Analyse_de_textes.ipynb

TD7 - Analyse de texte

nan

63

0

219

0%

nan

td2a_eco2/td2a_Seance_7_Analyse_de_textes_correction.ipynb

TD7 - Analyse de texte - correction

nan

63

0

220

0%

nan

td2a_eco2/td2a_eco_5d_Travailler_du_texte_les_expressions_regulieres.ipynb

2A.eco - Les expressions régulières : à quoi ça sert ?

nan

26

0

221

0%

nan

td2a_eco2/td2a_eco_5d_Travailler_du_texte_les_expressions_regulieres_correction.ipynb

2A.eco - Les expressions régulières : à quoi ça sert ? (correction)

nan

27

0

222

0%

nan

td2a_eco2/td2a_eco_NLP_tf_idf_ngrams_LDA_word2vec_sur_des_extraits_litteraires.ipynb

2A.eco - Introduction au text mining

nan

115

0

223

100%

484.258

2023-03-18

td2a_ml/gradient_boosting.ipynb

Gradient Boosting

True

488.557

37

37

37

224

100%

739.809

2023-03-05

td2a_ml/ml_a_tree_overfitting.ipynb

2A.ml - Tree, hyperparamètres, overfitting

True

744.012

28

28

28

225

100%

265.347

2023-03-18

td2a_ml/ml_b_imbalanced.ipynb

2A.ml - Imbalanced dataset

True

269.461

22

22

22

226

100%

22.097

2023-03-18

td2a_ml/ml_c_machine_learning_problems.ipynb

2A.ml - Problèmes classiques de machine learning illustrés

True

26.299

41

41

41

227

100%

0.366

2023-03-18

td2a_ml/ml_cc_machine_learning_problems2.ipynb

2A.ml - Boosting, random forest, gradient - les features qu’ils aiment

True

4.415

4

4

4

228

100%

10.394

2023-03-18

td2a_ml/ml_ccc_machine_learning_interpretabilite.ipynb

2A.ml - Interprétabilité et corrélations des variables

True

14.570

27

27

27

229

100%

167.667

2023-03-18

td2a_ml/ml_lasso_rf_grid_search_correction.ipynb

Hyperparamètres, LassoRandomForestRregressor et grid_search (correction)

True

171.770

15

15

15

230

100%

4.314

2023-03-18

td2a_ml/ml_lasso_rf_grid_search_enonce.ipynb

Hyperparamètres, LassoRandomForestRregressor et grid_search (énoncé)

True

8.391

4

4

4

231

100%

2.668

2023-03-18

td2a_ml/ml_scikit_learn_simple.ipynb

Rappels sur scikit-learn et le machine learning

True

6.751

12

12

12

232

100%

18.522

2023-03-18

td2a_ml/ml_scikit_learn_simple_correction.ipynb

Rappels sur scikit-learn et le machine learning (correction)

True

22.593

21

21

21

233

100%

33.542

2023-03-18

td2a_ml/seasonal_timeseries.ipynb

Timeseries

True

37.701

42

42

42

234

100%

1283.866

2023-03-05

td2a_ml/td2a_cenonce_session_3A.ipynb

2A.ml - Statistiques descriptives avec scikit-learn

True

1288.623

18

18

18

235

100%

179.528

2023-03-05

td2a_ml/td2a_cenonce_session_3B.ipynb

2A.ml - Arbres de décision / Random Forest

True

184.175

16

16

16

236

100%

3.925

2023-03-18

td2a_ml/td2a_cenonce_session_4A.ipynb

2A.ml - Machine Learning et Marketting

True

7.965

9

9

9

237

100%

4.729

2023-03-18

td2a_ml/td2a_clustering.ipynb

2A.ml - Clustering

True

8.794

6

6

6

238

100%

62.496

2023-03-18

td2a_ml/td2a_clustering_correction.ipynb

2A.ml - Clustering - correction

True

66.707

25

25

25

239

100%

52.353

2023-03-18

td2a_ml/td2a_correction_cl_reg_anomaly.ipynb

2A.data - Classification, régression, anomalies - correction

True

56.483

33

33

33

240

100%

1860.482

2023-03-05

td2a_ml/td2a_correction_session_3A.ipynb

2A.ml - Statistiques descriptives avec scikit-learn - correction

True

1864.813

24

24

24

241

100%

551.529

2023-03-05

td2a_ml/td2a_correction_session_3B.ipynb

2A.ml - Arbres de décision / Random Forest - correction

True

556.269

26

26

26

242

100%

45.205

2023-03-18

td2a_ml/td2a_correction_session_4A.ipynb

2A.ml - Machine Learning et Marketting - correction

True

49.330

26

26

26

243

100%

5.762

2023-03-18

td2a_ml/td2a_enonce_cl_reg_anomaly.ipynb

2A.data - Classification, régression, anomalies - énoncé

True

9.786

9

9

9

244

0%

nan

td2a_ml/td2a_ethics.ipynb

Machine Learning éthique

nan

42

0

245

0%

nan

td2a_ml/td2a_ethics_correction.ipynb

Machine Learning éthique - correction

nan

6

0

246

100%

40.525

2023-03-18

td2a_ml/td2a_pipeline_tree_selection_correction.ipynb

2A.ml - Pipeline pour un réduction d’une forêt aléatoire - correction

True

44.603

24

24

24

247

100%

7.223

2023-03-18

td2a_ml/td2a_pipeline_tree_selection_enonce.ipynb

2A.ml - Pipeline pour un réduction d’une forêt aléatoire - énoncé

True

13.412

11

11

11

248

100%

3.579

2023-03-18

td2a_ml/td2a_sentiment_analysis.ipynb

2A.ml - Analyse de sentiments

True

7.650

6

6

6

249

100%

32.453

2023-03-18

td2a_ml/td2a_sentiment_analysis_correction.ipynb

2A.ml - Analyse de sentiments - correction

True

36.547

44

44

44

250

100%

7.403

2023-03-18

td2a_ml/td2a_timeseries.ipynb

2A.ml - Séries temporelles

True

11.452

15

15

15

251

100%

34.902

2023-03-18

td2a_ml/td2a_timeseries_correction.ipynb

2A.ml - Séries temporelles - correction

True

39.002

15

15

15

252

100%

83.176

2023-03-18

td2a_ml/td2a_tree_selection_correction.ipynb

2A.ml - Réduction d’une forêt aléatoire - correction

True

87.493

19

19

19

253

100%

4.351

2023-03-18

td2a_ml/td2a_tree_selection_enonce.ipynb

2A.ml - Réduction d’une forêt aléatoire - énoncé

True

8.387

8

8

8

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