Notebooks Coverage

Report on last executions.

97% 2020-03-28

index	coverage	exe time	last execution	name	title	success	time	nb cells	nb runs	nb valid
0	100%	4.518	2020-03-28	decouverte/pandas_start.ipynb	DataFrames Pandas	True	5.445	33	33	33
1	100%	0.001	2020-03-28	examen/enonce_2017.ipynb	Evaluation Python année 2016-2017 - énoncé	True	2.033	10	10	10
2	93%	6.500	2020-03-28	examen/solution_2016.ipynb	Solution - énoncé avril 2016	True	7.392	15	14	14
3	100%	19.677	2020-03-28	examen/solution_2017.ipynb	Evaluation Python année 2016-2017 - solution	True	20.725	70	70	70
4	100%	0.468	2020-03-28	exemples/basic_example.ipynb	Exemple de notebooks	True	2.299	4	4	4
5	100%	0.930	2020-03-28	exemples/tables_avec_guillemets.ipynb	Tables avec guillemets	True	1.880	9	9	9
6	100%	1.522	2020-03-28	exercices/pyramide_bigarree.ipynb	Tracer une pyramide bigarrée	True	2.475	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%	11.850	2020-03-28	internet/wikipedia_stats_enonce.ipynb	Statistiques Wikipedia - énoncé	True	12.952	8	8	8
10	100%	16.726	2020-03-28	nlp/reconstruction_synonymes_correction.ipynb	Reconstruction de synonymes - correction	True	17.665	35	35	35
11	100%	14.072	2020-03-28	nlp/reconstruction_synonymes_enonce.ipynb	Reconstruction de synonymes - énoncé	True	14.986	15	15	15
12	100%	108.644	2020-03-28	sessions/2017_session6.ipynb	Session 26/6/2017 - machine learning	True	109.984	54	54	54
13	100%	10.264	2020-03-28	sessions/bigdata_ways.ipynb	Séance big data	True	11.257	43	43	43
14	100%	16.250	2020-03-28	sessions/election_carte_electorale.ipynb	Elections et cartes électorales - énoncé	True	17.380	28	28	28
15	100%	472.274	2020-03-28	sessions/election_carte_electorale_correction.ipynb	Elections et cartes électorales - correction	True	474.726	120	120	120
16	100%	35.836	2020-03-28	sessions/population_recuperation_donnees.ipynb	Récupération des données	True	36.968	16	16	16
17	100%	9.744	2020-03-28	sessions/seance4_projection_population_correction.ipynb	Evoluation d’une population (correction)	True	10.896	32	32	32
18	100%	0.107	2020-03-28	sessions/seance4_projection_population_enonce.ipynb	Evoluation d’une population - énoncé	True	1.621	2	2	2
19	100%	0.756	2020-03-28	sessions/seance5_approche_fonctionnelle_correction.ipynb	Données, approches fonctionnelles - correction	True	2.059	6	6	6
20	94%	71.150	2020-03-28	sessions/seance5_approche_fonctionnelle_enonce.ipynb	Données, approches fonctionnelles - énoncé	True	72.841	34	32	32
21	100%	39.185	2020-03-28	sessions/seance5_cube_multidimensionnel_correction.ipynb	Cube multidimensionnel - correction	True	40.338	8	8	8
22	100%	45.127	2020-03-28	sessions/seance5_cube_multidimensionnel_enonce.ipynb	Cube multidimensionnel - énoncé	True	46.303	33	33	33
23	100%	48.792	2020-03-28	sessions/seance5_sql_multidimensionnelle_correction.ipynb	Données multidimensionnelles SQL - correction	True	51.997	18	18	18
24	100%	51.845	2020-03-28	sessions/seance5_sql_multidimensionnelle_enonce.ipynb	Données multidimensionnelles SQL - énoncé	True	55.020	35	35	35
25	100%	11.369	2020-03-28	sessions/seance6_graphes_correction.ipynb	Graphes - correction	True	13.131	29	29	29
26	100%	35.530	2020-03-28	sessions/seance6_graphes_enonce.ipynb	Graphes - énoncé	True	36.595	49	49	49
27	100%	3.335	2020-03-28	sessions/seance6_graphes_ml_correction.ipynb	Graphes en machine learning - correction	True	4.876	11	11	11
28	100%	204.557	2020-03-28	sessions/seance6_graphes_ml_enonce.ipynb	Graphes en machine learning - énoncé	True	206.395	88	88	88