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1. Algorithmes et programmation
TD - Les bases
Premiers pas en Python
Variables, boucles
Dictionnaires, fonctions
Fichiers, modules, expressions régulières
Classes, héritages
Premiers algorithmes
1A.1 - Liste, tuple, ensemble, dictionnaire, liste chaînée, coût des opérations
1A.algo - Calculer le nombre de façons de monter une échelle.
Exemples classiques
1A.1 - D’une structure de données à l’autre
1A.1 - Calculer un chi 2 sur un tableau de contingence
1A.1 - Histogramme et dictionnaire
1A.1 - Simuler une loi multinomiale
Produit matriciel avec une matrice creuse
Jeux de coloriage
TD - Algorithmes
1A.algo - Recherche dichotomique
Survol algorithmique
Problèmes NP-complets
Graphes
Programmation dynamique
Programmation dynamique
Arbre, Trie, Graphes
Optimisation sous contrainte
Algorithmes en streaming
Images
Questions TD 2014
1A.algo - Calculer x**n le plus rapidement possible
1A.algo - Calculer le nombre de façons de monter une échelle.
1A.algo - Décoder du Morse sans espaces
1A.algo - La sous-séquence de plus grande somme
1A.algo - Tri plus rapide que prévu
S’amuser avec les algorithmes
TD - calcul matriciel, graphes, données - data science
1A.data - DataFrame et Matrice
1A.data - DataFrame et Matrice (correction)
1A.data - Décorrélation de variables aléatoires
1A.data - Décorrélation de variables aléatoires - correction
1A.soft - Calcul numérique et Cython
1A.soft - Calcul numérique et Cython - correction
1A.data - Visualisation des données
1A.data - Visualisation des données - cartes
1A.data - Visualisation des données - graphes interactifs
1A.data - visualisation des données - correction
S’amuser avec des données
TD - Site web et pratiques logicielles
Site Web, exemple avec Flask
Génie logiciel : coder facilement, coder à plusieurs, qualité du code, gestion de projets
2A.soft - Git depuis le notebook
1A.soft - Exemple de profiling
2A.soft - Convert a notebook into a document
2A.soft - Custom Magics for Jupyter
Python et C++, stratégies
Tests Unitaires, Continuous Integration
Langages, SQL
Cython
Les notions qu’il faut avoir comprises ou vues
Pour un profil plutôt analyste
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Feuille de route 2018 (1A)
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2. Python pour un Data Scientist / Economiste
Agilité avec les données
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Machine Learning - les briques de bases
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Algorithmes, Optimisation, Programmation
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Bibliographie
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A propos du cours
Les notions qu’il faut avoir comprises ou vues
Feuille de route 2016 (2A)
Feuille de route 2017 (2A)
Feuille de route 2018 (2A)
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Compétitions
3. Eléments logiciels pour le traitement des données massives
Eléments techniques
Anatomie et histoire d’un ordinateur
CPU
GPU
BLAS, LAPACK, calcul matriciel
Autres que CPU, GPU
Eléments théoriques
Crypographie, block chain
Algorithmes Distribués
Compilateur, compilation à la volée, JIT
Eléments logiciels
Structures de données
Threads et synchronisation
Plus proches voisins en grandes dimensions
Distribution des calculs, stratégies de stockage, SQL NoSQL
Compression des données
Workflow de données
Deep Learning
Framework de deep learning
Map Reduce
Map Reduce en pratique
avec PIG
avec Spark et Spark SQL
Getting started, installation, setup
PIG
SPARK
Bibliographie
Feuilles de routes des années passées
Feuille de route 2017 (3A)
4. Projets informatiques
1A - Projets informatiques
Extraits des projets informatiques de première année à l’ENSAE en 2015
Sujets proposés
Travail attendu
Que faut-il en attendre ?
Références
Ce que vous ne lisez jamais mais que j’observe chaque année
2A - Projets informatiques - Data Scientist - Economiste
Data Scientist
Travail attendu
Barème approximatif
Liens
Questions
Retours des projets des années précédentes
3A - Projets informatiques
Travail attendu
Suggestions d’articles
Exemples d’implémentation d’algorithme en PIG
Code de survie
5. Examens
Révisions rapides
Séances notées
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
Optimisation sous contraintes appliquée au calcul du report des voix
7. Visualisation
Modules et exemples
Galleries
Trucs et astuces
8. Modules, Bibliographie, Articles, FAQ...
Articles, Références, Blogs
Bibliographies associées à chaque cours
Autres suggestions
Ressources, Evénements, Source de données
Source de données
Compétition, Codes
Evénements, Médias
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FAQ
FAQ cvxopt
FAQ Cython
FAQ Geo coordinates and Maps
FAQ Hadoop
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FAQ matplotlib
FAQ pandas
FAQ python
FAQ web
FAQ Windows
Questions
Questions TD 2014
Questions Projets 2014
Questions Projets 2015
Questions 2016
Devinettes
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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Automatisation
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Exécuter des scripts python envoyé en pièce jointe
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Récupérer des mails d’étudiants en pièce jointe (1:1)
Galleries de notebooks
1A - Exposés, exercices pour apprendre la programmation et les algorithmes
2A - Exposés, techniques de data scientiste
Compétitions de machine learning
1A - Examens et solutions
Exposés
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Année 2014-2015
Année 2016-2017
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Année 2018-2019
2A - sklearn_ensae_course
1A - Travaux dirigés - Introductions
1A - Travaux dirigés autour des algorithmes
1A - Travaux dirigés autour des données
1A - Travaux dirigés autour des pratiques logiciels
2A - Travaux dirigés - Data Scientiste / Economiste
2A - Travaux dirigés - Algorithmes
2A - Travaux dirigés - Economistes (1)
2A - Travaux dirigés - Economistes (2)
2A - Travaux dirigés - Machine Learning
11. Index
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Glossaire
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Dépendances
A propos de ce module
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12. API
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Optimisation sous contrainte
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API
Contenu
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
Information
FAQ
Glossaire
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Source
Optimisation sous contrainte
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1A.algo - Optimisation sous contrainte
Exercice 1 : optimisation avec cvxopt
Exercice 2 : l’algorithme de Arrow-Hurwicz
Exercice 3 : Le lagrangien augmenté
Prolongement 1 : inégalité
Prolongement 2 : optimisation d’une fonction linéaire
1A.algo - Optimisation sous contrainte (correction)
Exercice 1 : optimisation avec cvxopt
Exercice 2 : l’algorithme de Arrow-Hurwicz
Exercice 3 : le lagrangien augmenté
Prolongement 1 : inégalité
Version avec l’algorithme de Arrow-Hurwicz
Prolongement 2 : optimisation d’une fonction linéaire