Université Paris Cité

Analyse de Données Interactives et Visualisation avec Jupyter Notebook - Programmation

Certification / expertise

14 heure(s)

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Objectifs

Présentation : Analyse de Données Interactives et Visualisation avec Jupyter Notebook - Programmation

Les notebooks Jupyter permettent aux scientifiques d'interagir avec des outils informatiques, du code et des données via un navigateur Web. Les notebooks Jupyter peuvent être utilisés avec n'importe quel langage de programmation et peuvent également s'intégrer aux outils de ligne de commande.

Ce cours vise à :

  • Présenter aux participants Jupyter et les technologies associées.
  • Contribuer à améliorer la productivité de la recherche quotidienne.
  • Enseigner à une classe.
  • Adapter la recherche aux principes de données FAIR (trouvable, accessible, interopérable, réutilisable).

Compétences visées :

  • Comprendre les applications potentielles des notebooks Jupyter.
  • Faciliter la recherche quotidienne via Jupyter.
  • Analyser et visualiser des données interactives.
  • Publier des recherches scientifiques de manière reproductible.
  • Faciliter la collaboration et l’enseignement.

Public visé

Ingénieurs, techniciens, chercheurs des entreprises et collectivités dans des domaines à l’interface de l’informatique (bio-informatique, biostatistiques, traitement du signal) et portant sur l’analyse de données.

Programme

Jour 1 :

Introduction à Jupyter :

  • Pourquoi Jupyter ? Les avantages et les inconvénients de l'informatique interactive.
  • Comment Jupyter fonctionne t-il avec n'importe quel langage de programmation, pas seulement Python ?
  • Explication du fonctionnement de l'interface du navigateur et de l'exécution des cahiers Jupyter.
  • Exemples de cahiers Jupyter (Python, R, C ++, Fortran) et intégration à la ligne de commande.
  • Expérience pratique de l'exécution de commandes et de cellules de cahiers simples.

Intégration de Jupyter dans vos recherches quotidiennes (session pratique) :

  • Intégration pratique de Jupyter aux outils de calcul existants. Les participants sont invités à apporter leurs propres scripts, programmes et données.
  • Génération rapide de graphiques simples.
  • Intégration de plusieurs langages de programmation et démarquage dans le même cahier.

Jour 2 :

Jupyter et analyse de données interactives (session pratique) :
  • Analyse interactive de données à l'aide de bibliothèques scientifiques Python (Numpy, Scipy).
  • Bibliothèques pour visualiser et tracer (matplotlib, vega-lite, nglview, ggplot).
  • Des widgets interactifs pour contrôler l'analyse et la visualisation en temps réel.

Jupyter pour la publication et l'enseignement :

  • Explication des principes FAIR.
  • Utiliser des cahiers comme publications scientifiques.
  • Lancer Jupyter de n’importe où, en utilisant simplement un navigateur.
  • Exemples de cahiers Jupyter dans des publications de recherche existantes.
  • Démonstration de l'utilisation de Jupyter dans l'enseignement.
Science reproductible et collaborative (session pratique) :
  • Utilisation de Jupyter avec des référentiels de données.
  • Utiliser Jupyter avec Github.
  • Utiliser Jupyter avec Docker (repo2docker, binder).
  • Introduction à Jupyterlab.

 

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En résumé

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Modes d'enseignement

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Domaine

Programmation

Domaine secondaire

Internet - Web

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