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"Machine learning in python with scikit-learn" : tuto plutôt d'application que d'explication des réseaux neuronaux, il permet aussi de se former à Seaborn par la pratique.
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- COURS interactifs
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Le site "OpenClassRooms", anciennement "site du zéro", est une référence vraiment intéressante avec des cours complets et des points thématiques plus courts... Des contenus clairs, un style agréable, un format "hypertexte" facilitant la navigation pour suivre un cours ou pour rechercher une information... Mais il est maintenant à vocation plus commerciale... C'est dommage.
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Voir par exemple [bases de Python](https://mooc-francophone.com/cours/apprenez-a-programmer-en-python/).
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N'hésitez pas à visiter, par exemple il y a un cours sur [la gestion des modules et des environnements virtuels](https://openclassrooms.com/fr/courses/6951236-mettez-en-place-votre-environnement-python), c'est un point absolument fondamental.
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- COURS universitaires
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Un excellent cours de Python niveau Licence 3 (Physique fondamentale) : [Cours de X. Garrido](https://xgarrido.github.io/licence_python_teaching/). Le cours est suivi d'exercices, orientés "physique fondamentale"...
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| ... | ... | @@ -34,15 +27,21 @@ Un excellent cours de Python niveau Licence 3 (Physique fondamentale) : [Cours d |
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[Python simple (en français)](https://www.python-simple.com/) : il est simple parce qu'il explique bien et rend les choses simples...
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Il est structuré en sections. Je vous recommande celle sur les [structures de données](https://www.python-simple.com/python-modules-structures-donnees/collections.php) qui décrit des classes très utiles du module Collections, comme **namedtuple**, **deque** et **Count**, qui sont rarement évoquées dans les cours et pourtant très utiles.
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- COURS en ligne
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(informations partagées sur la liste de discussion Devlog)
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- COURS en ligne, plus ou moins interactifs
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Le site "OpenClassRooms", anciennement "site du zéro", est une référence vraiment intéressante avec des cours complets et des points thématiques plus courts... Des contenus clairs, un style agréable, un format "hypertexte" facilitant la navigation pour suivre un cours ou pour rechercher une information... Mais il est maintenant à vocation plus commerciale... C'est dommage.
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Voir par exemple [bases de Python](https://mooc-francophone.com/cours/apprenez-a-programmer-en-python/).
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N'hésitez pas à visiter, par exemple il y a un cours sur [la gestion des modules et des environnements virtuels](https://openclassrooms.com/fr/courses/6951236-mettez-en-place-votre-environnement-python), c'est un point absolument fondamental.
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(+ informations partagées sur la liste de discussion Devlog)
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Deux sites avec de nombreux exercices dans de nombreux langages, avec la possibilité d'obtenir du feedback de la part d'utilisateurs·rices chevronné·es inscrit·es en tant que "mentors". Vous résolvez les exercices, soumettez vos solutions, sollicitez une review de la part de vos mentors (l'occasion d'apprendre plein de choses d'humain à humain), puis comparez vos solutions avec celles de la communauté
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* [Exercism (fraîchement remis à neuf)](https://exercism.org)
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* [codewars](https://www.codewars.com/dashboard)
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[Cours payant : RealPython](https://realpython.com/)
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ce site propose parfois un accès gratuit sur quelques jours, ou des remises importantes
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Une offre de cours très complète,mais payante. Le site propose parfois un accès gratuit sur quelques jours, ou des remises importantes
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- Conférences et tutos de "DataScience"
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