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        • 2A - Projets informatiques - Data Scientist - Economiste
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        • Corrections sous forme de notebooks
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          • TD notés, éléments de code donnés dans l’énoncé
          • TD notés, correction
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      • 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
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        • Trucs et astuces
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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
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          • 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
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        • 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
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        • Collection d’examples
          • Automatisation
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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
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    Programmation dynamique¶

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      • Exercice facultatif
      • Exercice 5
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      • Prolongements : degré de séparation sur Facebook
    • 1A.algo - Programmation dynamique et plus court chemin (correction)
      • Exercice 1
      • Exercice 2
      • Exercice 3
      • Exercice 4
      • Exercice facultatif
      • Exercice 5
      • Exercice 6
      • Exercice 7
      • Exercice 8
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    Mis à jour le 2019-09-20.