Notebooks Coverage#

Report on last executions.

95% 2023-04-28

_images/nbcov-2023-04-28.png

index

coverage

exe time

last execution

name

title

success

time

nb cells

nb runs

nb valid

0

100%

22.998

2023-04-28

1a/code_liste_tuple.ipynb

1A.1 - Liste, tuple, ensemble, dictionnaire, liste chaînée, coût des opérations

True

27.202

4

4

4

1

100%

9.752

2023-04-28

1a/code_multinomial.ipynb

1A.1 - Simuler une loi multinomiale

True

13.843

12

12

12

2

100%

12.371

2023-04-28

1a/coloriage_carre.ipynb

Jeux de coloriage

True

16.507

23

23

23

3

100%

0.606

2023-04-28

1a/exercice_echelle.ipynb

1A.algo - Calculer le nombre de façons de monter une échelle.

True

4.678

6

6

6

4

100%

1.888

2023-04-28

1a/exercice_morse.ipynb

1A.algo - Décoder du Morse sans espaces

True

6.030

16

16

16

5

100%

5.175

2023-04-28

1a/exercice_plus_grande_somme.ipynb

1A.algo - La sous-séquence de plus grande somme

True

9.286

15

15

15

6

100%

0.337

2023-04-28

1a/exercice_xn.ipynb

1A.algo - Calculer x**n le plus rapidement possible

True

4.466

4

4

4

7

100%

0.810

2023-04-28

1a/histogramme_rapide.ipynb

1A.1 - Histogramme et dictionnaire

True

4.890

8

8

8

8

100%

72.472

2023-04-28

1a/nbheap.ipynb

Heap

True

76.589

15

15

15

9

100%

46.691

2023-04-28

1a/pivot_gauss.ipynb

Pivot de gauss avec numpy

True

50.770

10

10

10

10

100%

14.745

2023-04-28

1a/profiling_example.ipynb

1A.soft - Exemple de profiling

True

18.834

11

11

11

11

100%

0.990

2023-04-28

1a/recherche_dichotomique.ipynb

1A.algo - Recherche dichotomique

True

5.057

9

9

9

12

100%

5.274

2023-04-28

1a/structures_donnees_conversion.ipynb

1A.1 - D’une structure de données à l’autre

True

9.472

29

29

29

13

100%

2.168

2023-04-28

1a/tableau_contingence.ipynb

1A.1 - Calculer un chi 2 sur un tableau de contingence

True

6.271

8

8

8

14

100%

84.972

2023-04-28

1a/tri_nlnd.ipynb

1A.algo - Tri plus rapide que prévu

True

89.109

17

17

17

15

100%

361.351

2023-04-24

2016-2017/solution_2016_credit_clement.ipynb

2016 - Une solution à la compétition de machine learning 2A

True

365.484

28

28

28

16

100%

19.751

2023-04-24

2016/td2a_eco_competition_comparer_classifieurs.ipynb

2A.ml - 2016 - Compétition - Préparation des données

True

23.905

16

16

16

17

100%

11.917

2023-04-24

2016/td2a_eco_competition_modeles_logistiques.ipynb

2A.ml - 2016 - Compétition ENSAE - Premiers modèles

True

16.052

26

26

26

18

100%

81.697

2023-04-24

2016/td2a_eco_competition_statsdesc.ipynb

2A.ml - 2016 - Compétition - Importation des données

True

85.803

22

22

22

19

100%

28.510

2023-04-28

2017-2018/dimensions_reduction.ipynb

Réduction des dimensions

True

32.650

20

20

20

20

100%

44.084

2023-04-24

2017/prepare_data_2017.ipynb

2A.ml - 2017 - Préparation des données

True

48.191

43

43

43

21

89%

3.220

2023-04-28

2018-2019/2018-09-18_rappels_python.ipynb

2018-09-18 - Rappels sur le langage python

True

7.677

28

25

25

22

100%

9.404

2023-04-28

2018-2019/2018-09-18_rappels_python_pandas_matplotlib.ipynb

2018-09-18 - Rappels sur pandas et maplotlib

True

13.626

29

29

29

23

100%

8.123

2023-04-28

2018-2019/2018-09-18_sklearn_api.ipynb

2018-09-18 - API de scikit-learn

True

12.359

21

21

21

24

100%

1.079

2023-04-28

2018-2019/2018-09-25_distance_entre_mots.ipynb

2018-09-25 - Distance entre mots

True

5.299

11

11

11

25

100%

14.444

2023-04-28

2018-2019/2018-10-02_scraping_recuperer_images.ipynb

2018-10-02 - Scraping, récupérer une image depuis LeMonde

True

18.726

20

20

20

26

100%

226.565

2023-04-28

2018-2019/2018-10-09_ensemble_gradient_boosting.ipynb

2018-10-09 Ensemble, Gradient, Boosting…

True

230.707

19

19

19

27

0%

nan

2022-2023/example_spark.ipynb

First steps on pyspark

nan

68

0

28

100%

16.889

2023-04-28

2a/bayesian_with_python.ipynb

2A.ml - Bayesian models with Python

True

21.413

19

19

19

29

100%

192.462

2023-04-24

2a/cffi_linear_regression.ipynb

Optimisation de code avec cffi, numba, cython

True

196.723

92

92

92

30

100%

4.544

2023-04-28

2a/dataframe_matrix_speed.ipynb

2A.i - Mesures de vitesse sur les dataframes

True

8.703

15

15

15

31

100%

8.048

2023-04-28

2a/git_notebook.ipynb

2A.soft - Git depuis le notebook

True

12.213

23

23

23

32

100%

1.738

2023-04-28

2a/jupyter_custom_magics.ipynb

2A.soft - Custom Magics for Jupyter

True

5.866

5

5

5

33

100%

25.726

2023-04-28

2a/ml_timeseries_base.ipynb

2A.ml - Timeseries et machine learning

True

29.928

28

28

28

34

100%

6.760

2023-04-28

2a/notebook_convert.ipynb

2A.soft - Convert a notebook into a document

True

10.926

8

8

8

35

100%

118.470

2023-04-24

2a/seance_5_dask.ipynb

2A.i - Données non structurées, programmation fonctionnelle : dask

True

123.075

16

16

16

36

100%

26.184

2023-04-24

2a/seance_5_intro_et_json.ipynb

2A.i - Données non structurées, programmation fonctionnelle

True

30.342

20

20

20

37

100%

280.375

2023-04-24

2a/seance_5_prog_fonctionnelle.ipynb

2A.i - programmation fonctionnelle

True

284.569

44

44

44

38

100%

64.137

2023-04-28

2a/timeseries_ssa.ipynb

Single Spectrum Analysis (SSA)

True

68.331

27

27

27

39

100%

2195.008

2023-04-24

data/data_irep.ipynb

IREP: registre des émissions polluantes

True

2201.026

21

21

21

40

100%

23.566

2023-04-24

data/deal_flow_espace_vert.ipynb

Deal flow espaces verts 2018 - 2019

True

27.572

14

14

14

41

100%

1.306

2023-04-28

exams/interro_rapide_20_minutes_2014_09.ipynb

1A.e - Correction de l’interrogation écrite du 26 septembre 2014

True

5.453

12

12

12

42

100%

3.386

2023-04-28

exams/interro_rapide_20_minutes_2014_10.ipynb

1A.e - Correction de l’interrogation écrite du 10 octobre 2014

True

7.532

17

17

17

43

82%

3.438

2023-04-28

exams/interro_rapide_20_minutes_2014_11.ipynb

1A.e - Correction de l’interrogation écrite du 14 novembre 2014

True

7.696

35

29

29

44

100%

1.472

2023-04-28

exams/interro_rapide_20_minutes_2014_12.ipynb

1A.e - Correction de l’interrogation écrite du 14 novembre 2014

True

5.586

15

15

15

45

100%

0.816

2023-04-28

exams/interro_rapide_20_minutes_2015_09.ipynb

1A.e - Correction de l’interrogation écrite du 26 septembre 2015

True

4.928

12

12

12

46

100%

1.333

2023-04-28

exams/interro_rapide_20_minutes_2015_11.ipynb

1A.e - Correction de l’interrogation écrite du 6 novembre 2015

True

5.497

16

16

16

47

100%

27.062

2023-04-28

exams/td_note_2013_bout_de_code_coloriage.ipynb

1A.e - TD noté, 27 novembre 2012 (éléments de code pour le coloriage)

True

31.153

6

6

6

48

100%

59.744

2023-04-28

exams/td_note_2013_coloriage_correction.ipynb

1A.e - TD noté, 27 novembre 2012 (coloriage, correction)

True

63.934

14

14

14

49

100%

4.513

2023-04-28

exams/td_note_2015.ipynb

1A.e - TD noté, 5 décembre 2014

True

8.733

36

36

36

50

100%

0.216

2023-04-28

exams/td_note_2015_rattrapage_enonce.ipynb

1A.e - TD noté 2015 rattrapage (énoncé, écrit et oral)

True

4.390

6

6

6

51

100%

10.965

2023-04-28

exams/td_note_2016.ipynb

1A.e - TD noté, 11 décembre 2015

True

15.261

26

26

26

52

100%

3.798

2023-04-28

exams/td_note_2017.ipynb

1A.e - TD noté, 16 décembre 2016

True

8.085

23

23

23

53

100%

2.861

2023-04-28

exams/td_note_2017_2.ipynb

1A.e - TD noté, 21 février 2017

True

7.093

21

21

21

54

100%

20.921

2023-04-28

exams/td_note_2018_1.ipynb

1A.e - Enoncé 12 décembre 2017 (1)

True

25.170

25

25

25

55

100%

18.349

2023-04-28

exams/td_note_2018_2.ipynb

1A.e - Enoncé 12 décembre 2017 (2)

True

22.737

21

21

21

56

100%

81.205

2023-04-28

exams/td_note_2019_1.ipynb

1A.e - Enoncé 23 octobre 2018 (1)

True

85.340

17

17

17

57

100%

40.708

2023-04-28

exams/td_note_2019_2.ipynb

1A.e - Enoncé 23 octobre 2018 (2)

True

44.859

18

18

18

58

100%

18.894

2023-04-28

exams/td_note_2020_1.ipynb

1A.e - Enoncé 22 octobre 2019 (1)

True

23.116

29

29

29

59

100%

17.336

2023-04-28

exams/td_note_2020_2.ipynb

1A.e - Enoncé 22 octobre 2019 (2)

True

21.540

28

28

28

60

100%

27.205

2023-04-28

exams/td_note_2021.ipynb

1A - Enoncé 24 novembre 2020

True

31.362

24

24

24

61

100%

39.366

2023-04-28

exams/td_note_2022.ipynb

1A - Enoncé 3 novembre 2021

True

43.752

31

31

31

62

100%

1.143

2023-04-28

exams/td_note_2022_rattrapage.ipynb

1A - Enoncé 15 novembre 2021 - rattrapage

True

5.273

9

9

9

63

100%

9.732

2023-04-28

exams/td_note_2022_rattrapage2.ipynb

1A - Enoncé 3 mars 2022- rattrapage

True

14.006

10

10

10

64

100%

53.322

2023-04-28

exams/td_note_2023.ipynb

1A - Enoncé 26 octobre 2022

True

57.563

17

17

17

65

100%

52.237

2023-04-28

expose/BJKST.ipynb

2A.algo - Algorithmes de streaming : généralités

True

56.457

39

39

39

66

100%

21.336

2023-04-28

expose/expose_TSP.ipynb

2A.algo - Réflexions autour du voyage de commerce (TSP)

True

25.448

11

11

11

67

100%

7.024

2023-04-28

expose/expose_einstein_riddle.ipynb

2A.algo - L’énigme d’Einstein et sa résolution

True

11.185

6

6

6

68

100%

7.000

2023-04-28

expose/expose_graphe_et_map_reduce.ipynb

3A.mr - Graphes et Map Reduce

True

11.407

11

11

11

69

100%

1.148

2023-04-28

expose/expose_rwr_recommandation.ipynb

3A.mr - Random Walk with Restart (système de recommandations)

True

5.378

4

4

4

70

100%

3.007

2023-04-24

expose/expose_vigenere.ipynb

1A.algo - Casser le code de Vigenère

True

7.055

9

9

9

71

100%

34.735

2023-04-28

expose/hash_distribution.ipynb

2A.algo - Hash et distribution

True

38.891

14

14

14

72

100%

65.558

2023-04-28

expose/ml_features_model.ipynb

2A.ml - Features ou modèle

True

70.146

15

15

15

73

0%

nan

expose/ml_huge_datasets.ipynb

2A.i - Huge datasets, datasets hiérarchiques

nan

30

0

74

100%

2541.043

2023-04-24

expose/ml_rue_paris_parcours.ipynb

2A.algo - Parcourir les rues de Paris

True

2545.287

24

24

24

75

100%

811.466

2023-04-24

expose/ml_table_mortalite.ipynb

2A.i - Table de mortalité dans plusieurs containers

True

815.733

35

35

35

76

100%

8.624

2023-04-28

sklearn_ensae_course/00_introduction_machine_learning_and_data.ipynb

2A.ML101.0: What is machine learning?

True

12.796

13

13

13

77

100%

8.990

2023-04-28

sklearn_ensae_course/01_data_manipulation.ipynb

2A.ML101.1: Introduction to data manipulation with scientific Python

True

13.124

18

18

18

78

100%

18.917

2023-04-28

sklearn_ensae_course/02_basic_of_machine_learning_with_scikit-learn.ipynb

2A.ML101.2: Basic principles of machine learning with scikit-learn

True

23.039

15

15

15

79

100%

36.757

2023-04-28

sklearn_ensae_course/03_supervised_classification.ipynb

2A.ML101.3: Supervised Learning: Classification of Handwritten Digits

True

40.874

12

12

12

80

100%

18.586

2023-04-28

sklearn_ensae_course/04_supervised_regression.ipynb

2A.ML101.4: Supervised Learning: Regression

True

22.747

12

12

12

81

100%

25.285

2023-04-28

sklearn_ensae_course/05_measuring_prediction_performance.ipynb

2A.ML101.5: Measuring prediction performance

True

29.733

23

23

23

82

100%

26.361

2023-04-28

sklearn_ensae_course/06_unsupervised_dimreduction.ipynb

2A.ML101.6: Unsupervised Learning: Dimensionality Reduction and Visualization

True

30.485

18

18

18

83

100%

29.202

2023-04-28

sklearn_ensae_course/07_application_to_face_recognition.ipynb

2A.ML101.7: Example from Image Processing

True

33.370

19

19

19

84

100%

18.045

2023-04-28

sklearn_ensae_course/08_validation_and_learning_curves.ipynb

2A.ML101.8: Parameter selection, Validation & Testing

True

22.179

15

15

15

85

100%

0.545

2023-04-28

td1a/integrale_rectangle.ipynb

1A.1 - Intégrale et la méthode des rectangles

True

4.695

6

6

6

86

100%

8.009

2023-04-28

td1a/integrale_rectangle_correction.ipynb

1A.1 - Intégrale et la méthode des rectangles - correction

True

12.163

30

30

30

87

100%

0.338

2023-04-28

td1a/j2048.ipynb

1A.2 - 2048 - stratégie gagnante

True

4.414

3

3

3

88

100%

1.356

2023-04-28

td1a/j2048_correction.ipynb

1A.2 - 2048 - stratégie gagnante - correction

True

5.496

11

11

11

89

100%

62.801

2023-04-28

td1a/matrix_dictionary.ipynb

Produit matriciel avec une matrice creuse

True

66.999

20

20

20

90

100%

0.330

2023-04-28

td1a/pp_exo_deviner_un_nombre.ipynb

1A.1 - Deviner un nombre aléatoire

True

4.451

5

5

5

91

100%

0.715

2023-04-28

td1a/pp_exo_deviner_un_nombre_correction.ipynb

1A.1 - Deviner un nombre aléatoire (correction)

True

4.820

7

7

7

92

75%

1.265

2023-04-28

td1a/td1a_cenonce_session1.ipynb

1A.0 - Premiers pas en Python

True

5.383

16

12

12

93

100%

3.309

2023-04-28

td1a/td1a_cenonce_session2.ipynb

1A.1 - Variables, boucles, tests

True

7.494

30

30

30

94

100%

1.900

2023-04-28

td1a/td1a_cenonce_session3.ipynb

1A.1 - Dictionnaires, fonctions, code de Vigenère

True

6.036

26

26

26

95

100%

4.477

2023-04-28

td1a/td1a_cenonce_session4.ipynb

1A.2 - Modules, fichiers, expressions régulières

True

8.741

20

20

20

96

100%

1.571

2023-04-28

td1a/td1a_cenonce_session5.ipynb

1A.2 - Classes, méthodes, attributs, opérateurs et carré magique

True

5.774

17

17

17

97

100%

1.066

2023-04-28

td1a/td1a_cenonce_session6.ipynb

1A.2 - Classes, héritage

True

5.169

11

11

11

98

100%

1.287

2023-04-28

td1a/td1a_correction_session1.ipynb

1A.0 - Premiers pas en Python (correction)

True

5.436

13

13

13

99

100%

0.889

2023-04-28

td1a/td1a_correction_session2.ipynb

1A.1 - Variables, boucles, tests (correction)

True

4.981

8

8

8

100

100%

0.890

2023-04-28

td1a/td1a_correction_session3.ipynb

1A.1 - Dictionnaires, fonctions, code de Vigenère (correction)

True

4.982

9

9

9

101

100%

6.606

2023-04-28

td1a/td1a_correction_session4.ipynb

1A.2 - Modules, fichiers, expressions régulières (correction)

True

10.704

20

20

20

102

100%

64.177

2023-04-28

td1a/td1a_correction_session5.ipynb

1A.2 - Classes, méthodes, attributs, opérateurs et carré magique (correction)

True

68.282

12

12

12

103

100%

0.706

2023-04-28

td1a/td1a_correction_session6.ipynb

1A.2 - Classes, héritage (correction)

True

4.793

5

5

5

104

100%

2.765

2023-04-28

td1a/td1a_pyramide_bigarree.ipynb

1A.1 - Tracer une pyramide bigarrée

True

6.899

5

5

5

105

100%

7.456

2023-04-28

td1a/td1a_pyramide_bigarree_correction.ipynb

1A.1 - Tracer une pyramide bigarrée - correction

True

11.582

11

11

11

106

100%

1.825

2023-04-28

td1a/texte_langue.ipynb

1A.2 - Deviner la langue d’un texte

True

5.969

6

6

6

107

100%

21.223

2023-04-28

td1a/texte_langue_correction.ipynb

1A.2 - Deviner la langue d’un texte (correction)

True

25.442

23

23

23

108

100%

0.412

2023-04-28

td1a_algo/BJKST_enonce.ipynb

1A.algo - BJKST - calculer le nombre d’éléments distincts

True

4.485

4

4

4

109

100%

1.806

2023-04-28

td1a_algo/graph1exo_parcours.ipynb

1A.algo - Parcours de graphe

True

5.929

8

8

8

110

100%

2.349

2023-04-28

td1a_algo/graph1exo_parcours_correction.ipynb

1A.algo - Parcours de graphe - correction

True

6.718

9

9

9

111

100%

1.206

2023-04-28

td1a_algo/graph4exos.ipynb

1A.algo - Des problèmes de graphes

True

5.320

6

6

6

112

100%

1.557

2023-04-28

td1a_algo/graph_spectral_clustering.ipynb

1A.algo - Spectral Clustering

True

5.660

6

6

6

113

100%

2.543

2023-04-28

td1a_algo/graph_spectral_clustering_correction.ipynb

1A.algo - Spectral Clustering - correction

True

6.703

11

11

11

114

100%

0.167

2023-04-28

td1a_algo/td1a_cenonce_session4_5_jaccard.ipynb

1A.algo - distance de Jaccard (dictionnaires)

True

4.256

4

4

4

115

100%

4.722

2023-04-28

td1a_algo/td1a_cenonce_session7.ipynb

1A.algo - Programmation dynamique et plus court chemin

True

8.898

17

17

17

116

100%

0.432

2023-04-28

td1a_algo/td1a_cenonce_session7_edition.ipynb

1A.algo - La distance d’édition

True

4.632

8

8

8

117

100%

0.512

2023-04-28

td1a_algo/td1a_cenonce_session8.ipynb

1A.algo - Arbre et Trie

True

4.627

10

10

10

118

100%

0.141

2023-04-28

td1a_algo/td1a_cenonce_session8_wikiroot.ipynb

1A.algo - Parcours dans un graphe (wikipédia)

True

4.280

4

4

4

119

100%

0.570

2023-04-28

td1a_algo/td1a_cenonce_session9.ipynb

1A.algo - Optimisation sous contrainte

True

4.674

6

6

6

120

100%

21.370

2023-04-28

td1a_algo/td1a_correction_session4_5_jaccard.ipynb

1A.algo - distance de Jaccard (dictionnaires) - correction

True

25.516

17

17

17

121

100%

8.447

2023-04-28

td1a_algo/td1a_correction_session7.ipynb

1A.algo - Programmation dynamique et plus court chemin (correction)

True

12.607

15

15

15

122

100%

3.625

2023-04-28

td1a_algo/td1a_correction_session7_edition.ipynb

1A.algo - La distance d’édition (correction)

True

7.835

20

20

20

123

100%

177.167

2023-04-24

td1a_algo/td1a_correction_session8.ipynb

1A.algo - Arbre et Trie (correction)

True

181.418

20

20

20

124

100%

4.249

2023-04-28

td1a_algo/td1a_correction_session8_wikiroot.ipynb

1A.algo - Parcours dans un graphe (wikipédia) - correction

True

8.474

5

5

5

125

100%

1.928

2023-04-28

td1a_algo/td1a_correction_session9.ipynb

1A.algo - Optimisation sous contrainte (correction)

True

6.032

7

7

7

126

100%

0.000

2023-04-28

td1a_algo/td1a_plus_grande_somme.ipynb

1A.algo - la plus grande sous-séquence croissante

True

4.076

1

1

1

127

100%

55.054

2023-04-28

td1a_algo/td1a_plus_grande_somme_correction.ipynb

1A.algo - la plus grande sous-séquence croissante - correction

True

59.179

10

10

10

128

87%

3.295

2023-04-28

td1a_algo/td1a_quicksort.ipynb

1A.algo - Quicksort

True

7.381

8

7

7

129

100%

4.924

2023-04-28

td1a_algo/td1a_quicksort_correction.ipynb

1A.algo - quicksort - correction

True

9.053

10

10

10

130

100%

1.827

2023-04-28

td1a_algo/td1a_sobel.ipynb

1A.algo - filtre de Sobel

True

5.962

6

6

6

131

100%

19.052

2023-04-28

td1a_algo/td1a_sobel_correction.ipynb

1A.algo - filtre de Sobel - correction

True

23.180

8

8

8

132

100%

0.131

2023-04-28

td1a_dfnp/decorrelation.ipynb

1A.data - Décorrélation de variables aléatoires

True

4.229

7

7

7

133

100%

1.579

2023-04-28

td1a_dfnp/decorrelation_correction.ipynb

1A.data - Décorrélation de variables aléatoires - correction

True

5.744

15

15

15

134

100%

8.138

2023-04-28

td1a_dfnp/td1a_cenonce_session_10.ipynb

1A.data - DataFrame et Matrice

True

12.407

51

51

51

135

100%

24.011

2023-04-24

td1a_dfnp/td1a_cenonce_session_12_carte.ipynb

1A.data - Visualisation des données - cartes

True

28.092

22

22

22

136

100%

13.504

2023-04-24

td1a_dfnp/td1a_cenonce_session_12_js.ipynb

1A.data - Visualisation des données - graphes interactifs

True

17.806

9

9

9

137

87%

102.569

2023-04-24

td1a_dfnp/td1a_cenonce_session_12_plot.ipynb

1A.data - Visualisation des données

True

106.978

16

14

14

138

100%

8.116

2023-04-24

td1a_dfnp/td1a_correction_session_10.ipynb

1A.data - DataFrame et Matrice (correction)

True

12.560

18

18

18

139

100%

189.773

2023-04-24

td1a_dfnp/td1a_correction_session_12.ipynb

1A.data - visualisation des données - correction

True

193.936

14

14

14

140

100%

31.360

2023-04-28

td1a_home/2020_carte.ipynb

Tech - carte

True

35.583

23

23

23

141

100%

93.308

2023-04-28

td1a_home/2020_covid.ipynb

Algo - simulation COVID

True

97.584

33

33

33

142

100%

3.051

2023-04-28

td1a_home/2020_edit.ipynb

Algo - distance d’édiction

True

7.243

15

15

15

143

100%

30.841

2023-04-28

td1a_home/2020_graph.ipynb

Algo - Graphe - Composantes connexes

True

35.366

15

15

15

144

100%

9.290

2023-04-28

td1a_home/2020_json_xml.ipynb

Tech - JSON - XML

True

13.704

45

45

45

145

100%

41.301

2023-04-28

td1a_home/2020_numpy.ipynb

Tech - calcul matriciel avec numpy

True

45.882

35

35

35

146

100%

3.133

2023-04-28

td1a_home/2020_ordonnancement.ipynb

Algo - Problème d’ordonnancement

True

7.248

11

11

11

147

100%

36.788

2023-04-28

td1a_home/2020_pandas.ipynb

Tech - manipulation de données avec pandas

True

41.060

64

64

64

148

100%

50.301

2023-04-28

td1a_home/2020_profile.ipynb

Tech - profiling

True

54.491

18

18

18

149

100%

1.041

2023-04-28

td1a_home/2020_regex.ipynb

Tech - expressions régulières

True

5.198

14

14

14

150

100%

17.008

2023-04-28

td1a_home/2020_rest.ipynb

Tech - API REST pour deep learning avec FastAPI

True

21.211

28

28

28

151

100%

5.262

2023-04-28

td1a_home/2020_suffix.ipynb

Algo - jeux de dictionnaires, plus grand suffixe commun

True

9.553

24

24

24

152

100%

25.142

2023-04-28

td1a_home/2020_surface.ipynb

Algo - Calculs de surface et autres calculs

True

29.318

16

16

16

153

100%

60.299

2023-04-28

td1a_home/2020_topk.ipynb

Algo - les k premiers éléments

True

64.490

32

32

32

154

100%

12.991

2023-04-28

td1a_home/2020_tsp.ipynb

Algo - TSP - Traveling Salesman Problem

True

17.177

14

14

14

155

100%

40.120

2023-04-28

td1a_home/2021_2048_classe.ipynb

2048 et les classes

True

44.464

19

19

19

156

100%

60.137

2023-04-28

td1a_home/2021_covid_pickle.ipynb

Sérialisation, pickle, COVID

True

64.341

24

24

24

157

100%

2.277

2023-04-28

td1a_home/2021_editdist.ipynb

Distance entre deux mots de même longueur et tests unitaires

True

6.750

17

17

17

158

100%

12.012

2023-04-28

td1a_home/2021_random_graph.ipynb

Algo - graphes aléatoires

True

16.556

22

22

22

159

100%

12.577

2023-04-28

td1a_home/2021_tsp.ipynb

Algo - Aparté sur le voyageur de commerce

True

17.117

9

9

9

160

100%

1.062

2023-04-28

td1a_home/2022_classes.ipynb

Un bref aperçu des classes

True

5.375

10

10

10

161

100%

29.856

2023-04-28

td1a_home/2022_hash.ipynb

Répartition, table de hashage

True

34.131

16

16

16

162

100%

13.177

2023-04-28

td1a_home/2022_profiling.ipynb

Profiling, application à la convolution

True

17.382

17

17

17

163

100%

12.495

2023-04-28

td1a_home/2022_serialisation.ipynb

Tech - Sérialisation

True

16.646

15

15

15

164

100%

1.206

2023-04-28

td1a_home/2022_unit_test.ipynb

Test unitaires

True

5.413

14

14

14

165

100%

7.484

2023-04-28

td1a_soft/td1a_cython_edit.ipynb

1A.soft - Calcul numérique et Cython

True

11.683

15

15

15

166

100%

8.517

2023-04-28

td1a_soft/td1a_cython_edit_correction.ipynb

1A.soft - Calcul numérique et Cython - correction

True

12.653

8

8

8

167

100%

260.468

2023-04-28

td1a_soft/td1a_sql.ipynb

1A.soft - Notions de SQL

True

264.777

34

34

34

168

100%

222.129

2023-04-28

td1a_soft/td1a_sql_correction.ipynb

1A.soft - Notions de SQL - correction

True

226.265

15

15

15

169

100%

15.008

2023-04-28

td1a_soft/td1a_unit_test_ci.ipynb

1A.soft - Tests unitaires, setup et ingéniérie logicielle

True

19.162

14

14

14

170

100%

4.284

2023-04-28

td2a/ml_crypted_data.ipynb

2A.ml - Machine Learning et données cryptées

True

8.337

9

9

9

171

100%

30.950

2023-04-28

td2a/ml_crypted_data_correction.ipynb

2A.ml - Machine Learning et données cryptées - correction

True

35.060

38

38

38

172

100%

3.245

2023-04-28

td2a/pandas_iterator.ipynb

2A.data - Pandas et itérateurs

True

7.449

8

8

8

173

100%

4.944

2023-04-28

td2a/pandas_iterator_correction.ipynb

2A.data - Pandas et itérateurs - correction

True

9.007

19

19

19

174

100%

0.138

2023-04-28

td2a/td2a_bigdata_memory.ipynb

2A.i - Stratégies et grandes matrices en mémoire

True

4.219

8

8

8

175

96%

117.544

2023-04-24

td2a/td2a_cenonce_session_1.ipynb

2A.data - DataFrame et Graphes

True

121.929

75

72

72

176

100%

14.443

2023-04-28

td2a/td2a_cenonce_session_2A.ipynb

2A.data - Calcul Matriciel, Optimisation

True

18.780

71

71

71

177

100%

0.385

2023-04-28

td2a/td2a_cenonce_session_2C.ipynb

2A.soft - Jupyter et commandes magiques

True

4.477

5

5

5

178

0%

nan

td2a/td2a_cenonce_session_2D_jupyter.ipynb

2A.i - Jupyter et calcul distribué

nan

72

0

179

0%

nan

td2a/td2a_cenonce_session_2D_parallelisation_local.ipynb

2A.i - Parallélisation locale (énoncé)

nan

7

0

180

100%

1.870

2023-04-28

td2a/td2a_cenonce_session_2E.ipynb

2A.i - Sérialisation

True

5.947

8

8

8

181

100%

2.867

2023-04-24

td2a/td2a_cenonce_session_5.ipynb

2A.i - Modèle relationnel, analyse d’incidents dans le transport aérien

True

6.958

20

20

20

182

100%

20.753

2023-04-24

td2a/td2a_cenonce_session_5_donnees_non_structurees_et_programmation_fonctionnelle.ipynb

2A.i - Données non structurées et programmation fonctionnelle

True

24.870

30

30

30

183

96%

67.089

2023-04-24

td2a/td2a_correction_session_1.ipynb

2A.data - DataFrame et Graphes - correction

True

71.182

27

26

26

184

100%

8.829

2023-04-24

td2a/td2a_correction_session_2A.ipynb

2A.data - Calcul Matriciel, Optimisation - correction

True

12.923

13

13

13

185

100%

5.110

2023-04-24

td2a/td2a_correction_session_2C.ipynb

2A.soft - IPython et commandes magiques - correction

True

9.208

6

6

6

186

100%

38.234

2023-04-24

td2a/td2a_correction_session_2E.ipynb

2A.i - Sérialisation - correction

True

42.343

24

24

24

187

100%

1.548

2023-04-24

td2a/td2a_correction_session_5.ipynb

2A.i - Modèle relationnel, analyse d’incidents dans le transport aérien - correction

True

5.548

3

3

3

188

100%

81.252

2023-04-24

td2a/td2a_correction_session_5_donnees_non_structurees_et_programmation_fonctionnelle_corrige.ipynb

2A.i - Données non structurées, programmation fonctionnelle - correction

True

85.427

33

33

33

189

100%

12.861

2023-04-24

td2a/td2a_ml_text_features.ipynb

2A.ml - Classification binaire avec features textuelles

True

16.925

18

18

18

190

100%

34.962

2023-04-24

td2a/td2a_ml_text_features_correction.ipynb

2A.ml - Classification binaire avec features textuelles - correction

True

39.088

23

23

23

191

100%

14.526

2023-04-28

td2a/td2a_progressbar.ipynb

2A.i - ProgressBar et fusion de random forest - énoncé

True

19.243

6

6

6

192

100%

54.397

2023-04-28

td2a/td2a_some_nlp.ipynb

2A.ml - Texte et machine learning

True

58.605

36

36

36

193

90%

178.874

2023-04-28

td2a/td2a_visualisation.ipynb

2A.data - Matplotlib

True

183.310

42

38

38

194

100%

0.139

2023-04-28

td2a_algo/gentry_integer_encryption.ipynb

Cryptage homomorphic de Craig Gentry

True

4.239

6

6

6

195

100%

0.139

2023-04-28

td2a_algo/gentry_integer_encryption_correction.ipynb

Cryptage homomorphic de Craig Gentry - correction

True

4.299

6

6

6

196

100%

8.668

2023-04-28

td2a_algo/knn_high_dimension.ipynb

2A.algo - Plus proches voisins en grande dimension

True

12.758

8

8

8

197

100%

516.790

2023-04-28

td2a_algo/knn_high_dimension_correction.ipynb

2A.algo - Plus proches voisins en grande dimension - correction

True

520.937

20

20

20

198

100%

0.202

2023-04-28

td2a_algo/td2a_cenonce_session_6A.ipynb

2A.algo - Puzzles algorithmiques (1)

True

4.338

6

6

6

199

100%

0.150

2023-04-28

td2a_algo/td2a_cenonce_session_6B.ipynb

2A.algo - Puzzles algorithmiques (2)

True

4.224

5

5

5

200

100%

0.586

2023-04-28

td2a_algo/td2a_correction_session_6A.ipynb

2A.algo - Puzzles algorithmes (1) - correction

True

4.706

6

6

6

201

100%

0.133

2023-04-28

td2a_algo/td2a_correction_session_6B.ipynb

2A.algo - Puzzles algorithmes (2) - correction

True

4.307

6

6

6

202

100%

24.596

2023-04-24

td2a_eco/TD2A_Eco_Web_Scraping.ipynb

2A.eco - Web-Scraping

True

28.685

29

29

29

203

100%

24.727

2023-04-24

td2a_eco/TD2A_Eco_Web_Scraping_corrige.ipynb

2A.eco - Web-Scraping - pokemon

True

29.027

6

6

6

204

100%

4.386

2023-04-24

td2a_eco/TD2A_eco_API_SNCF.ipynb

2A.eco - Exercice API SNCF

True

8.584

11

11

11

205

100%

89.622

2023-04-24

td2a_eco/TD2A_eco_API_SNCF_corrige.ipynb

2A.eco - Exercice API SNCF corrigé

True

93.974

32

32

32

206

100%

2.260

2023-04-28

td2a_eco/TD2A_eco_debuter_flask.ipynb

2A.eco - Débuter avec Flask

True

6.420

14

14

14

207

100%

10.539

2023-04-28

td2a_eco/TD2A_eco_les_API.ipynb

2A.eco - API, API REST

True

14.681

15

15

15

208

100%

4.124

2023-04-28

td2a_eco/td2_eco_rappels_1a.ipynb

2A.eco - Rappel de ce que vous savez déjà mais avez peut-être oublié

True

8.267

29

29

29

209

100%

17.410

2023-04-28

td2a_eco/td2a_TD5_Traitement_automatique_des_langues_en_Python.ipynb

2A.eco - Traitement automatique de la langue en Python

True

21.600

34

34

34

210

100%

33.822

2023-04-28

td2a_eco/td2a_TD5_Traitement_automatique_des_langues_en_Python_correction.ipynb

2A.eco - Traitement automatique de la langue en Python - correction

True

38.111

35

35

35

211

100%

0.000

2023-04-28

td2a_eco/td2a_eco_exercice_de_fin_de_seance.ipynb

2A.eco - Exercice Python - Eco Séance 2

True

4.041

1

1

1

212

100%

1.512

2023-04-28

td2a_eco/td2a_eco_exercices_de_manipulation_de_donnees.ipynb

2A.eco - Mise en pratique des séances 1 et 2 - Utilisation de pandas et visualisation

True

5.601

3

3

3

213

100%

4.503

2023-04-28

td2a_eco/td2a_eco_exercices_de_manipulation_de_donnees_correction_a.ipynb

2A.eco - Mise en pratique des séances 1 et 2 - Utilisation de pandas et visualisation - correction

True

8.602

10

10

10

214

100%

7.835

2023-04-28

td2a_eco/td2a_eco_exercices_de_manipulation_de_donnees_correction_b.ipynb

2A.eco - Mise en pratique des séances 1 et 2 - Utilisation de pandas et visualisation - correction

True

11.965

16

16

16

215

100%

10.549

2023-04-28

td2a_eco/td2a_eco_exercices_de_manipulation_de_donnees_correction_c.ipynb

2A.eco - Mise en pratique des séances 1 et 2 - Utilisation de pandas et visualisation - correction

True

14.663

14

14

14

216

100%

46.289

2023-04-28

td2a_eco/td2a_eco_regressions_lineaires.ipynb

Régressions linéaires avec Statsmodels et Scikit-Learn

True

50.390

12

12

12

217

100%

4.298

2023-04-28

td2a_eco/td2a_eco_sql.ipynb

2A.eco - Python et la logique SQL

True

8.458

26

26

26

218

100%

5.504

2023-04-28

td2a_eco/td2a_eco_sql_correction.ipynb

2A.eco - Python et la logique SQL - correction

True

9.713

36

36

36

219

100%

35.119

2023-04-24

td2a_eco2/td2a_Seance_7_Analyse_de_textes.ipynb

TD7 - Analyse de texte

True

39.232

29

29

29

220

100%

53.528

2023-04-24

td2a_eco2/td2a_Seance_7_Analyse_de_textes_correction.ipynb

TD7 - Analyse de texte - correction

True

58.121

29

29

29

221

0%

nan

td2a_eco2/td2a_eco_5d_Travailler_du_texte_les_expressions_regulieres.ipynb

2A.eco - Les expressions régulières : à quoi ça sert ?

nan

26

0

222

0%

nan

td2a_eco2/td2a_eco_5d_Travailler_du_texte_les_expressions_regulieres_correction.ipynb

2A.eco - Les expressions régulières : à quoi ça sert ? (correction)

nan

27

0

223

100%

57.852

2023-04-24

td2a_eco2/td2a_eco_NLP_tf_idf_ngrams_LDA_word2vec_sur_des_extraits_litteraires.ipynb

2A.eco - Introduction au text mining

True

62.146

69

69

69

224

100%

2170.049

2023-04-28

td2a_ml/gradient_boosting.ipynb

Gradient Boosting

True

2174.425

37

37

37

225

100%

747.070

2023-04-24

td2a_ml/ml_a_tree_overfitting.ipynb

2A.ml - Tree, hyperparamètres, overfitting

True

751.164

28

28

28

226

100%

265.349

2023-04-28

td2a_ml/ml_b_imbalanced.ipynb

2A.ml - Imbalanced dataset

True

270.202

22

22

22

227

100%

21.967

2023-04-28

td2a_ml/ml_c_machine_learning_problems.ipynb

2A.ml - Problèmes classiques de machine learning illustrés

True

26.274

41

41

41

228

100%

0.359

2023-04-28

td2a_ml/ml_cc_machine_learning_problems2.ipynb

2A.ml - Boosting, random forest, gradient - les features qu’ils aiment

True

4.491

4

4

4

229

100%

10.539

2023-04-28

td2a_ml/ml_ccc_machine_learning_interpretabilite.ipynb

2A.ml - Interprétabilité et corrélations des variables

True

14.693

27

27

27

230

100%

165.323

2023-04-28

td2a_ml/ml_lasso_rf_grid_search_correction.ipynb

Hyperparamètres, LassoRandomForestRregressor et grid_search (correction)

True

169.464

15

15

15

231

100%

4.402

2023-04-28

td2a_ml/ml_lasso_rf_grid_search_enonce.ipynb

Hyperparamètres, LassoRandomForestRregressor et grid_search (énoncé)

True

8.675

4

4

4

232

100%

2.713

2023-04-28

td2a_ml/ml_scikit_learn_simple.ipynb

Rappels sur scikit-learn et le machine learning

True

6.880

12

12

12

233

100%

19.721

2023-04-28

td2a_ml/ml_scikit_learn_simple_correction.ipynb

Rappels sur scikit-learn et le machine learning (correction)

True

23.931

21

21

21

234

100%

36.474

2023-04-28

td2a_ml/seasonal_timeseries.ipynb

Timeseries

True

40.853

42

42

42

235

100%

103.544

2023-04-24

td2a_ml/td2a_cenonce_session_3A.ipynb

2A.ml - Statistiques descriptives avec scikit-learn

True

109.367

18

18

18

236

100%

187.698

2023-04-24

td2a_ml/td2a_cenonce_session_3B.ipynb

2A.ml - Arbres de décision / Random Forest

True

192.197

16

16

16

237

100%

3.948

2023-04-28

td2a_ml/td2a_cenonce_session_4A.ipynb

2A.ml - Machine Learning et Marketting

True

8.071

9

9

9

238

100%

4.775

2023-04-28

td2a_ml/td2a_clustering.ipynb

2A.ml - Clustering

True

8.894

6

6

6

239

100%

59.834

2023-04-28

td2a_ml/td2a_clustering_correction.ipynb

2A.ml - Clustering - correction

True

64.007

25

25

25

240

100%

51.659

2023-04-28

td2a_ml/td2a_correction_cl_reg_anomaly.ipynb

2A.data - Classification, régression, anomalies - correction

True

55.831

33

33

33

241

100%

1736.394

2023-04-24

td2a_ml/td2a_correction_session_3A.ipynb

2A.ml - Statistiques descriptives avec scikit-learn - correction

True

1740.748

24

24

24

242

100%

544.861

2023-04-24

td2a_ml/td2a_correction_session_3B.ipynb

2A.ml - Arbres de décision / Random Forest - correction

True

549.248

26

26

26

243

100%

45.122

2023-04-28

td2a_ml/td2a_correction_session_4A.ipynb

2A.ml - Machine Learning et Marketting - correction

True

49.318

26

26

26

244

100%

5.831

2023-04-28

td2a_ml/td2a_enonce_cl_reg_anomaly.ipynb

2A.data - Classification, régression, anomalies - énoncé

True

9.916

9

9

9

245

96%

18.384

2023-04-24

td2a_ml/td2a_ethics.ipynb

Machine Learning éthique

True

22.547

31

30

30

246

100%

0.116

2023-04-24

td2a_ml/td2a_ethics_correction.ipynb

Machine Learning éthique - correction

True

4.139

2

2

2

247

100%

40.451

2023-04-28

td2a_ml/td2a_pipeline_tree_selection_correction.ipynb

2A.ml - Pipeline pour un réduction d’une forêt aléatoire - correction

True

44.573

24

24

24

248

100%

6.782

2023-04-28

td2a_ml/td2a_pipeline_tree_selection_enonce.ipynb

2A.ml - Pipeline pour un réduction d’une forêt aléatoire - énoncé

True

10.882

11

11

11

249

100%

3.657

2023-04-28

td2a_ml/td2a_sentiment_analysis.ipynb

2A.ml - Analyse de sentiments

True

7.792

6

6

6

250

100%

52.830

2023-04-28

td2a_ml/td2a_sentiment_analysis_correction.ipynb

2A.ml - Analyse de sentiments - correction

True

57.026

44

44

44

251

100%

8.411

2023-04-28

td2a_ml/td2a_timeseries.ipynb

2A.ml - Séries temporelles

True

12.494

15

15

15

252

100%

34.838

2023-04-28

td2a_ml/td2a_timeseries_correction.ipynb

2A.ml - Séries temporelles - correction

True

38.962

15

15

15

253

100%

81.894

2023-04-28

td2a_ml/td2a_tree_selection_correction.ipynb

2A.ml - Réduction d’une forêt aléatoire - correction

True

86.042

19

19

19

254

100%

4.350

2023-04-28

td2a_ml/td2a_tree_selection_enonce.ipynb

2A.ml - Réduction d’une forêt aléatoire - énoncé

True

8.551

8

8

8

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