| ... | ... | @@ -18,7 +18,7 @@ Mention spéciale : une semaine sur Numpy et Pandas, une dernière semaine "Suje |
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"Apprendre à coder avec Python" (ULB) : c'est... pour apprendre à coder, et un bagage mathématique de niveau Lycée doit suffire. Ce MOOC intègre énormément d'exercices "obligatoires" pour valider le parcours, très formateurs mais aussi très consommateurs de temps. Le "projet" proposé est en revanche très sympathique, mais plutôt comme "loisir" (reproduire un Tableau de Vasarely ; dommage que le module choisi est Turtle et non pas Matplotlib...).
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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 : 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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"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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| ... | ... | @@ -37,8 +37,7 @@ Un excellent cours de Python niveau Licence 3 (Physique fondamentale) : [Cours d |
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COURS 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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CONFERENCES, Sites spécialisés
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[site scipy](http://scipy-lectures.org/)
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voir par exemple le MOOC Machine Learning ou [site scipy](http://scipy-lectures.org/)
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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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