Notebooks Coverage

Report on last executions.

97% 2019-11-09

index	coverage	exe time	last execution	name	title	success	time	nb cells	nb runs	nb valid
0	100%	4.894	2019-11-09	decouverte/pandas_start.ipynb	DataFrames Pandas	True	6.343	33	33	33
1	100%	0.001	2019-11-09	examen/enonce_2017.ipynb	Evaluation Python année 2016-2017 - énoncé	True	1.405	10	10	10
2	93%	7.403	2019-11-09	examen/solution_2016.ipynb	Solution - énoncé avril 2016	True	8.353	15	14	14
3	100%	22.987	2019-11-09	examen/solution_2017.ipynb	Evaluation Python année 2016-2017 - solution	True	23.968	70	70	70
4	100%	0.561	2019-11-09	exemples/basic_example.ipynb	Exemple de notebooks	True	1.852	4	4	4
5	100%	1.030	2019-11-09	exemples/tables_avec_guillemets.ipynb	Tables avec guillemets	True	1.958	9	9	9
6	100%	1.743	2019-11-09	exercices/pyramide_bigarree.ipynb	Tracer une pyramide bigarrée	True	2.676	11	11	11
7	0%	nan		internet/wikipedia_stats_correction.ipynb	Statistiques Wikipedia - énoncé		nan	11	0
8	0%	nan		internet/wikipedia_stats_correction2.ipynb	Statistiques Wikipedia - correction (live)		nan	10	0
9	100%	24.122	2019-11-02	internet/wikipedia_stats_enonce.ipynb	Statistiques Wikipedia - énoncé	True	25.027	8	8	8
10	100%	15.368	2019-11-09	nlp/reconstruction_synonymes_correction.ipynb	Reconstruction de synonymes - correction	True	16.303	35	35	35
11	100%	13.656	2019-11-09	nlp/reconstruction_synonymes_enonce.ipynb	Reconstruction de synonymes - énoncé	True	14.665	15	15	15
12	100%	110.526	2019-11-09	sessions/2017_session6.ipynb	Session 26/6/2017 - machine learning	True	113.059	54	54	54
13	100%	11.991	2019-11-02	sessions/bigdata_ways.ipynb	Séance big data	True	13.012	43	43	43
14	100%	19.130	2019-11-09	sessions/election_carte_electorale.ipynb	Elections et cartes électorales - énoncé	True	20.480	28	28	28
15	100%	444.588	2019-11-02	sessions/election_carte_electorale_correction.ipynb	Elections et cartes électorales - correction	True	445.887	120	120	120
16	100%	34.147	2019-11-09	sessions/population_recuperation_donnees.ipynb	Récupération des données	True	35.416	16	16	16
17	100%	11.082	2019-11-09	sessions/seance4_projection_population_correction.ipynb	Evoluation d’une population (correction)	True	12.990	33	33	33
18	100%	0.108	2019-11-09	sessions/seance4_projection_population_enonce.ipynb	Evoluation d’une population - énoncé	True	1.033	2	2	2
19	100%	0.786	2019-11-09	sessions/seance5_approche_fonctionnelle_correction.ipynb	Données, approches fonctionnelles - correction	True	2.082	6	6	6
20	94%	73.160	2019-11-09	sessions/seance5_approche_fonctionnelle_enonce.ipynb	Données, approches fonctionnelles - énoncé	True	74.458	34	32	32
21	100%	38.977	2019-11-09	sessions/seance5_cube_multidimensionnel_correction.ipynb	Cube multidimensionnel - correction	True	40.288	8	8	8
22	100%	42.930	2019-11-09	sessions/seance5_cube_multidimensionnel_enonce.ipynb	Cube multidimensionnel - énoncé	True	44.234	33	33	33
23	100%	48.196	2019-11-09	sessions/seance5_sql_multidimensionnelle_correction.ipynb	Données multidimensionnelles SQL - correction	True	49.404	18	18	18
24	100%	53.876	2019-11-09	sessions/seance5_sql_multidimensionnelle_enonce.ipynb	Données multidimensionnelles SQL - énoncé	True	55.039	35	35	35
25	100%	11.636	2019-11-02	sessions/seance6_graphes_correction.ipynb	Graphes - correction	True	13.883	29	29	29
26	100%	38.133	2019-11-02	sessions/seance6_graphes_enonce.ipynb	Graphes - énoncé	True	39.071	49	49	49
27	100%	3.885	2019-11-09	sessions/seance6_graphes_ml_correction.ipynb	Graphes en machine learning - correction	True	5.227	11	11	11
28	100%	209.519	2019-11-02	sessions/seance6_graphes_ml_enonce.ipynb	Graphes en machine learning - énoncé	True	210.604	88	88	88