章节大纲

◄常规
►Session 1: les bases de Python

  • Dans cette section, vous trouverez le programme et toutes les resources (notamment des notebooks Colab) pour la partie cours de Python.

    Une bonne partie de ces resources se trouve sur le repo du Hackspace qui se trouve ici: https://github.com/stage-to-data/hackspace-shs

      • Session 1: les bases de Python

        Dans cette première session on apprends les bases de python, notamment avec les deux briques qui sont à la racine de toute programmation en Python: les données et les fonctions.

        Pour suivre cette session, il faudra ouvrir et lancer le notebook Colab qui se trouve ici: notebook. Bien entendu, il faudrait créer un compte sur Colab avant de pouvoir suivre la session.

        Récapitulatif

        • Colab. Pour suivre ce cours, on utilise Google Colab.
        • Fonctions de base.
        • Données et variables.
        • Types de données.
        • Création de fonctions.

      • Session 2: conditions et boucles

        Dans cette deuxième session on poursuit les bases de python, notamment avec les deux autres briques qui sont à la racine de toute programmation en Python: les conditions et les boucles.

        Pour suivre cette session, il faudra ouvrir et lancer le notebook Colab qui se trouve ici: notebook. Bien entendu, il faudrait créer un compte sur Colab avant de pouvoir suivre la session.

        Récapitulatif

        • Conditions.
        • Boucles.
        • Les packages.

      • Session 3: fichiers

        L'opération la plus basique, et le plus utilisé en programmation sera la manipulation de fichiers. Dans cette session on apprends comment créer, modifier et supprimer des fichiers en Python.

        Pour suivre cette session, il faudra ouvrir et lancer le notebook Colab qui se trouve ici: notebook. Bien entendu, il faudrait créer un compte sur Colab avant de pouvoir suivre la session.

        Récapitulatif

        • Le package OS.
        • Fichiers txt.
        • Fichiers csv.
        • Fichiers json.
        • Fichiers xml.

      • Session 4: webscraping & APIs

        En SHS on sera souvent amenés à créer des corpus de divers manières. Une de ces manière sera de récolter des données sur internet, soit par le webscraping, soit par l'utilisation d'APIs.

        Pour suivre cette session, il faudra ouvrir et lancer le notebook Colab qui se trouve ici: notebook. Bien entendu, il faudrait créer un compte sur Colab avant de pouvoir suivre la session.

        Récapitulatif

        • Requests
        • BeautifulSoup
        • APIs

        Le notebook que nous avons fait ensemble. 

      • Session 5: les classes

        Dans cette session, on approfondie notre pratique de programmation avec une introduction au OOP (Object-Oriented Programming) et les classes.

        Pour suivre cette session, il faudra ouvrir et lancer le notebook Colab qui se trouve ici: notebook. Bien entendu, il faudrait créer un compte sur Colab avant de pouvoir suivre la session.

        Récapitulatif

        • Création d'une classe
        • Propriétés
        • Méthodes

      • Session 6: NLP

        NOTEBOOK

        Dans cette session, on introduit un ensemble de méthodes très utiles pour les SHS, le Natural Language Processing (NLP). Cela nous permettra de gérer les textes en Python.

        Pour suivre cette session, il faudra ouvrir et lancer le notebook Colab qui se trouve ici: notebook. Bien entendu, il faudrait créer un compte sur Colab avant de pouvoir suivre la session.

        Récapitulatif

        • Tokenisation
        • Stop words
        • POS tagging
        • Lemmatization
        • NER

      • Session 7: data viz

        NOITEBOOK: ICI

        Dans cette session, on introduit les bases de la visualization des données en Python.

        Pour suivre cette session, il faudra ouvrir et lancer le notebook Colab qui se trouve ici: notebook. Bien entendu, il faudrait créer un compte sur Colab avant de pouvoir suivre la session.

        Récapitulatif

        •  

      • Session 8: réseaux de neurones

        Dans cette session, on introduit les bases des réseaux de neurones en Python.

        Pour suivre cette session, il faudra ouvrir et lancer le notebook Colab qui se trouve ici: notebook. Bien entendu, il faudrait créer un compte sur Colab avant de pouvoir suivre la session.

        Récapitulatif

        •  
◄常规
►Session 1: les bases de Python