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        • Agilité avec les données
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      • 4. Projets informatiques
        • 1A - Projets informatiques
          • Extraits des projets informatiques de première année à l’ENSAE en 2015
          • Sujets proposés
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          • Ce que vous ne lisez jamais mais que j’observe chaque année
        • 2A - Projets informatiques - Data Scientist - Economiste
          • Data Scientist
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        • 3A - Projets informatiques
          • Travail attendu
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          • Exemples d’implémentation d’algorithme en PIG
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      • 5. Examens
        • Révisions rapides
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        • Interrogations rapides
          • 2016-2017 - Interrogation écrite - 21 octobre 2016
        • Examens écrits
        • Corrections sous forme de notebooks
          • interrogations écrites
          • TD notés, éléments de code donnés dans l’énoncé
          • TD notés, correction
        • Autres sources d’énoncés d’examens
      • 6. Découvrir
        • Culture algorithmique
        • Algorithmes illustrés
          • Stratégie automatique de trading en finance
          • Circuit hamiltonien et Kohonen
          • Circuit hamiltonien et Kruskal
          • 3A.mr - Graphes et Map Reduce
          • 3A.mr - Random Walk with Restart (système de recommandations)
          • 2A.algo - Réflexions autour du voyage de commerce (TSP)
          • Problème de dès et problème de flots
          • Image de synthèse, lancer de rayon
          • Simulation d’une corde qui chute
          • 1A.algo - Casser le code de Vigenère
          • 2A.algo - L’énigme d’Einstein et sa résolution
          • Résolution d’un puzzle
          • L’énigme d’Hermionne, Harry Potter tome 1
          • Résolution d’un sudoku
          • 2A.algo - Hash et distribution
          • 2A.algo - Algorithmes de streaming : généralités
        • Machine learning illustré
          • 2A.i - Table de mortalité dans plusieurs containers
          • 2A.i - Huge datasets, datasets hiérarchiques
          • 2A.algo - Parcourir les rues de Paris
          • Evolution d’un voisinage, d’une population
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      • 7. Visualisation
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          • Devinettes 2016
        • Bien démarrer un projet de machine learning
          • Etape 1 : quel est le type de problème ?
          • Etape 2 : quelles sont les données ?
          • Etape 3 : séparation train/test
          • Etape 4 : apprentissage d’un modèle
          • Etape 5 : mesure de la performance
          • Etape 6 : ajouter des variables
          • Etape 7 : jouer à Hercule Poirot
          • Etape 8 : validation du modèle
      • 9. Getting started
        • Notes
          • 2018-2019
          • 2017-2018
        • En résumé : Anaconda
        • Windows
          • Linux en ligne de commande / MacOS
          • IDE
          • Editeur de texte
        • Installer un module
          • pip, python et ligne de commande
          • conda ou pip
          • Dépendances
          • Installer un module avec pymy_install
          • Désinstallation des modules implémentés pour ce cours
          • Configuration pour ces cours
          • Compiler un module
        • Distributions
        • Modules incournables pour un data scientist
        • Outils, ressources pour développer
          • En vrac
          • Générer une documentation comme ce cours
          • Setup pour déveloper ce cours (Windows)
        • Maintenir sa distribution Python à jour
        • Liste exhaustive de modules Python
      • 10. Galleries d'exemples
        • Anti-sèches
          • Automatisation
          • sklearn_ensae_course
        • Collection d’examples
          • Automatisation
          • Computer Science, Machine Learning
          • Geek
        • Exemples classiques
          • Python, constructions classiques
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  • 1. Algorithmes et programmation
  • 2. Python pour un Data Scientist / Economiste
  • 3. Eléments logiciels pour le traitement des données massives
  • 4. Projets informatiques
  • 5. Examens
  • 6. Découvrir
  • 7. Visualisation
  • 8. Modules, Bibliographie, Articles, FAQ...
  • 9. Getting started
  • 10. Galleries d'exemples
  • 11. Index
  • 12. API

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      • Devinettes 2016
    • Bien démarrer un projet de machine learning
      • Etape 1 : quel est le type de problème ?
      • Etape 2 : quelles sont les données ?
      • Etape 3 : séparation train/test
      • Etape 4 : apprentissage d’un modèle
      • Etape 5 : mesure de la performance
      • Etape 6 : ajouter des variables
      • Etape 7 : jouer à Hercule Poirot
      • Etape 8 : validation du modèle

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    Mis à jour le 2019-02-21.