Notebooks Coverage

Report on last executions.

97% 2020-01-04

index	coverage	exe time	last execution	name	title	success	time	nb cells	nb runs	nb valid
0	100%	4.368	2020-01-04	decouverte/pandas_start.ipynb	DataFrames Pandas	True	5.919	33	33	33
1	100%	0.001	2020-01-04	examen/enonce_2017.ipynb	Evaluation Python année 2016-2017 - énoncé	True	1.800	10	10	10
2	93%	7.596	2020-01-04	examen/solution_2016.ipynb	Solution - énoncé avril 2016	True	8.531	15	14	14
3	100%	21.399	2020-01-04	examen/solution_2017.ipynb	Evaluation Python année 2016-2017 - solution	True	22.418	70	70	70
4	100%	0.550	2020-01-04	exemples/basic_example.ipynb	Exemple de notebooks	True	2.386	4	4	4
5	100%	1.006	2020-01-04	exemples/tables_avec_guillemets.ipynb	Tables avec guillemets	True	2.012	9	9	9
6	100%	1.801	2020-01-04	exercices/pyramide_bigarree.ipynb	Tracer une pyramide bigarrée	True	2.768	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%	11.134	2019-12-28	internet/wikipedia_stats_enonce.ipynb	Statistiques Wikipedia - énoncé	True	12.210	8	8	8
10	100%	16.806	2020-01-04	nlp/reconstruction_synonymes_correction.ipynb	Reconstruction de synonymes - correction	True	17.828	35	35	35
11	100%	14.072	2020-01-04	nlp/reconstruction_synonymes_enonce.ipynb	Reconstruction de synonymes - énoncé	True	15.118	15	15	15
12	100%	123.695	2020-01-04	sessions/2017_session6.ipynb	Session 26/6/2017 - machine learning	True	125.409	54	54	54
13	100%	11.855	2019-12-28	sessions/bigdata_ways.ipynb	Séance big data	True	12.955	43	43	43
14	100%	19.073	2020-01-04	sessions/election_carte_electorale.ipynb	Elections et cartes électorales - énoncé	True	20.261	28	28	28
15	100%	467.373	2019-12-28	sessions/election_carte_electorale_correction.ipynb	Elections et cartes électorales - correction	True	469.263	120	120	120
16	100%	33.567	2020-01-04	sessions/population_recuperation_donnees.ipynb	Récupération des données	True	35.291	16	16	16
17	100%	9.817	2020-01-04	sessions/seance4_projection_population_correction.ipynb	Evoluation d’une population (correction)	True	11.559	33	33	33
18	100%	0.087	2020-01-04	sessions/seance4_projection_population_enonce.ipynb	Evoluation d’une population - énoncé	True	1.232	2	2	2
19	100%	0.783	2020-01-04	sessions/seance5_approche_fonctionnelle_correction.ipynb	Données, approches fonctionnelles - correction	True	2.201	6	6	6
20	94%	70.344	2020-01-04	sessions/seance5_approche_fonctionnelle_enonce.ipynb	Données, approches fonctionnelles - énoncé	True	72.146	34	32	32
21	100%	45.902	2020-01-04	sessions/seance5_cube_multidimensionnel_correction.ipynb	Cube multidimensionnel - correction	True	47.879	8	8	8
22	100%	45.112	2020-01-04	sessions/seance5_cube_multidimensionnel_enonce.ipynb	Cube multidimensionnel - énoncé	True	46.320	33	33	33
23	100%	48.426	2020-01-04	sessions/seance5_sql_multidimensionnelle_correction.ipynb	Données multidimensionnelles SQL - correction	True	49.546	18	18	18
24	100%	50.803	2020-01-04	sessions/seance5_sql_multidimensionnelle_enonce.ipynb	Données multidimensionnelles SQL - énoncé	True	52.395	35	35	35
25	100%	10.199	2019-12-28	sessions/seance6_graphes_correction.ipynb	Graphes - correction	True	11.667	29	29	29
26	100%	34.535	2019-12-28	sessions/seance6_graphes_enonce.ipynb	Graphes - énoncé	True	35.957	49	49	49
27	100%	3.482	2020-01-04	sessions/seance6_graphes_ml_correction.ipynb	Graphes en machine learning - correction	True	6.219	11	11	11
28	100%	191.790	2019-12-28	sessions/seance6_graphes_ml_enonce.ipynb	Graphes en machine learning - énoncé	True	193.853	88	88	88