Projet de traitement de données
Objectifs
Mettre en pratique les bonnes pratiques de programmation vues dans le cours Introduction à la programmation objet, à la documentation et aux tests : structuration du code, style de code, tests unitaires, etc. ; Se familiariser avec des paquets de l’écosystème science des données de Python tels que pandas, numpy, matplotlib et scikit-learn ; Traiter des données brutes pour en extraire des informations ; Travailler en groupe sur du code en utilisant un système de gestion de versions (git) ; Présenter sa démarche scientifique dans un rapport et lors d’une soutenance.
Plan
Développement logiciel ; Travail en groupe, notamment sur du code.
Prérequis
Programmation Python : variables, fonctions, types natifs, classes ; Bonnes pratiques de programmation en Python : tests unitaires (pytest), style de code (PEP8, Ruff, Black), structuration du code en paquet, sous-paquets et modules ; Logiciel de gestion de versions : git.