Notebooks Coverage

Report on last executions.

97% 2020-07-10

index	coverage	exe time	last execution	name	title	success	time	nb cells	nb runs	nb valid
0	100%	4.343	2020-07-10	decouverte/pandas_start.ipynb	DataFrames Pandas	True	5.623	33	33	33
1	100%	0.001	2020-07-10	examen/enonce_2017.ipynb	Evaluation Python année 2016-2017 - énoncé	True	0.924	10	10	10
2	93%	6.502	2020-07-10	examen/solution_2016.ipynb	Solution - énoncé avril 2016	True	7.446	15	14	14
3	100%	21.210	2020-07-10	examen/solution_2017.ipynb	Evaluation Python année 2016-2017 - solution	True	22.185	70	70	70
4	100%	0.446	2020-07-10	exemples/basic_example.ipynb	Exemple de notebooks	True	1.380	4	4	4
5	100%	0.938	2020-07-10	exemples/tables_avec_guillemets.ipynb	Tables avec guillemets	True	1.876	9	9	9
6	100%	1.515	2020-07-10	exercices/pyramide_bigarree.ipynb	Tracer une pyramide bigarrée	True	2.377	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%	11.231	2020-07-03	internet/wikipedia_stats_enonce.ipynb	Statistiques Wikipedia - énoncé	True	14.437	8	8	8
10	100%	16.576	2020-07-10	nlp/reconstruction_synonymes_correction.ipynb	Reconstruction de synonymes - correction	True	17.521	35	35	35
11	100%	13.829	2020-07-10	nlp/reconstruction_synonymes_enonce.ipynb	Reconstruction de synonymes - énoncé	True	14.770	15	15	15
12	100%	96.706	2020-07-10	sessions/2017_session6.ipynb	Session 26/6/2017 - machine learning	True	97.664	54	54	54
13	100%	10.474	2020-07-03	sessions/bigdata_ways.ipynb	Séance big data	True	13.323	43	43	43
14	100%	16.542	2020-07-10	sessions/election_carte_electorale.ipynb	Elections et cartes électorales - énoncé	True	17.538	28	28	28
15	100%	538.177	2020-07-03	sessions/election_carte_electorale_correction.ipynb	Elections et cartes électorales - correction	True	539.282	120	120	120
16	100%	34.419	2020-07-10	sessions/population_recuperation_donnees.ipynb	Récupération des données	True	35.329	16	16	16
17	100%	10.794	2020-07-10	sessions/seance4_projection_population_correction.ipynb	Evoluation d’une population (correction)	True	11.720	32	32	32
18	100%	0.082	2020-07-10	sessions/seance4_projection_population_enonce.ipynb	Evoluation d’une population - énoncé	True	1.012	2	2	2
19	100%	0.793	2020-07-10	sessions/seance5_approche_fonctionnelle_correction.ipynb	Données, approches fonctionnelles - correction	True	1.665	6	6	6
20	94%	71.297	2020-07-10	sessions/seance5_approche_fonctionnelle_enonce.ipynb	Données, approches fonctionnelles - énoncé	True	72.217	34	32	32
21	100%	39.682	2020-07-10	sessions/seance5_cube_multidimensionnel_correction.ipynb	Cube multidimensionnel - correction	True	40.582	8	8	8
22	100%	44.232	2020-07-10	sessions/seance5_cube_multidimensionnel_enonce.ipynb	Cube multidimensionnel - énoncé	True	45.170	33	33	33
23	100%	49.464	2020-07-10	sessions/seance5_sql_multidimensionnelle_correction.ipynb	Données multidimensionnelles SQL - correction	True	50.384	18	18	18
24	100%	53.161	2020-07-10	sessions/seance5_sql_multidimensionnelle_enonce.ipynb	Données multidimensionnelles SQL - énoncé	True	54.132	35	35	35
25	100%	12.751	2020-07-03	sessions/seance6_graphes_correction.ipynb	Graphes - correction	True	13.842	29	29	29
26	100%	43.821	2020-07-03	sessions/seance6_graphes_enonce.ipynb	Graphes - énoncé	True	44.707	49	49	49
27	100%	3.579	2020-07-10	sessions/seance6_graphes_ml_correction.ipynb	Graphes en machine learning - correction	True	4.495	11	11	11
28	100%	194.940	2020-07-03	sessions/seance6_graphes_ml_enonce.ipynb	Graphes en machine learning - énoncé	True	196.336	88	88	88