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    https://docs.python-guide.org/starting/install3/osx/

     

    HACKSPACE SHS

    Le Hackspace SHS (anciennement l’Atelier Python) est une session hebdomadaire facultative, ouverte à toutes et à tous, dédiée à l’apprentissage et au partage de projets de programmation (principalement en Python) dans le contexte des sciences humaines et sociales. Elle s’adresse aux étudiant·es et aux personnels de Rennes 2 souhaitant développer une pratique de la programmation au service de la recherche en SHS.

    Première session 1er octobre 2025 à 9h, Bâtiment T salle TP Villejean

    Quoi ?

    La session est divisée en deux moments: Au premier semestre:

    • 9h à 11h: cours de Python. On part du niveau zero au début du semestre, avec l'objectif d'entrainer nos propres réseaux de neurones à noël ! Retrouvez le programme complet et les resources plus bas.
    • 11h à 12h: état de l'art. On passera une heure à parler de divers projets, notamment en humanités numériques. On pourra échanger sur les derniers outils à sortir, les nouvelles méthodes etc.

    Au deuxième semestre:

    • 9h à 11h: partage de projets. Chaque semaine quelqu'un pourra montrer un projet en cours. Le but étant de montrer ce que l'on peut faire, avoir un retour sur nos idées, résoudre ensemble des beugs etc.
    • 11h à 12h: état de l'art.

    Bien entendu, vous pouvez également venir juste pour coder, échanger avec d'autres programmeurs, sans suivre le programme de manière stricte. C'est un espace libre où il suffit de s'intéresser au code!

    Qui ?

    Le Hackspace s'adresse principalement aux étudiant·es en Master à Rennes 2 qui souhaitent développer leurs compétences en programmation et intégrer des méthodes computationnelles dans leur recherche.

    Il est également ouvert aux étudiant·es en License et en Doctorat, ainsi que le personnel de la recherche.

    Quand et où ?

    Le Hackspace se déroule tous les mercredis matins de 9h à 12h dans le bâtiment T (PNRV). La salle n'est pas fixe, mais nous nous retrouvons en général dans la salle TP Villejean au premier étage.

    Pour avoir toutes les infos, n'hésitez pas à suivre ce cours cursus pour recevoir des mails, et suivre le programme tout au long de l'année.

    Le Hackspace SHS se déroule dans le cadre du projet ERC STAGE. Pour plus d'infos, vous pouvez visiter le site ici.

  • Programme cours 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

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