| ... | ... | @@ -19,7 +19,7 @@ Mention spéciale : une semaine sur Numpy et Pandas, une dernière semaine "Suje |
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Mention spéciale : mine de ressources pédagogiques, avec les exercices mais aussi la démonstration du site [Python Tutor](http://pythontutor.com/), qui est vraiment une adresse fabuleuse pour comprendre la vie des objets Python (copies superficielles ou profondes, espaces de nommage, portée des variables...), ou les expliquer...
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"Machine learning in python with scikit-learn" de l'INRIA : formation basée sur l'application de méthodes déjà codées dans Scikit, elle permet aussi de se former à Seaborn par la pratique.
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Si vous avez l'opportunité de tomber sur une session active (via FUN MOOC par exemple), jetez-ici un oeil, sinon voir le [site scipy](http://scipy-lectures.org/) ; voir ci dessous un résumé et "liens utiles" trouvés dans ce Mooc.
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Si vous avez l'opportunité de tomber sur une session active (via FUN MOOC par exemple), jetez-ici un oeil, sinon voir le [site du projet scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/index.html) ou plus générique le [site scipy](http://scipy-lectures.org/) ; voir ci dessous un résumé et "liens utiles" trouvés dans ce Mooc.
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Ce Mooc, indépendamment de son contenu principal MachineLearning, offre plusieurs ressources intéressantes dans un contexte plus large:
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- des liens vers des tutoriels de débutant à intermédiaire (on notera le mélange de docs officielle et blogs, assez représentatif des ressources utiles):
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| ... | ... | @@ -56,7 +56,7 @@ Une offre de cours très complète,mais payante. Le site propose parfois un acc |
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- Conférences et tutos de "DataScience"
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C'est un sujet à la mode, vous trouverez donc beaucoup de ressources traitant d'analyse de données.
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Voir par exemple le site [scipy-lectures](scipy-lectures.org), déjà évoqué plus haut avec le MOOC Scipy pour le Machine Learning.
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Voir par exemple le site [scipy-lectures](scipy-lectures.org), déjà évoqué plus haut avec le MOOC Scikit-Learn pour le Machine Learning.
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Une référence, bien qu'un peu datée : le [livre de J. VanderPlas aux éditions O'Reilly](https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/), disponible sous licence CC-BY-NC-ND license.
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