From b6a6d63390aadee3d07151c56ac008b9c5ae8b02 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Matt Marcha <spam@aveias.fr>
Date: Wed, 28 Nov 2018 17:12:17 +0100
Subject: [PATCH] prise de note cours 1 Bonneton

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 .../Data science & Big D.md                   | 158 ++++++++++++++++++
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 create mode 100644 Techniques avancées de programmation/Data science & Big D.md

diff --git a/Techniques avancées de programmation/Data science & Big D.md b/Techniques avancées de programmation/Data science & Big D.md
new file mode 100644
index 0000000..dd50659
--- /dev/null
+++ b/Techniques avancées de programmation/Data science & Big D.md	
@@ -0,0 +1,158 @@
+Cours de E.Bonneton
+
+# Intro
+
+Cours initialement prévu pour les master finance (MPIF). 
+
+On commence par installation de ce qu'il faut installer. 3 lib python : panda, numpy et scipy
+
+On va bosser avec Python. Python est le 2e langage au monde, juste derrière Java. Il aime bien R aussi mais pour pas trop en rajouter on va pas en faire. À l'occase on peut installer et tester R (mais sans le dire au père N), c'est vraiment chouette.
+
+On est pas précurseurs en la matière, on aurait pu y a 5/6 ans. Mais à l'époque on avait pas les même capacités techniques et on galérait bien notre maman pour charge des set de data de 1Go
+
+3 grands axes dans le ML : apprentissage non supervisé (clustering, réduction), supervisé (classification/régression) et de renforcement. 
+
+L'IA n'est pas vraiment I... Un système de recommandation, par exemple, c'est très puissant mais ça fait 10 lignes. Ça se fait même assez rapidement : les entreprises se mettent à exploiter leurs données (genre Darty ou  MAIF). Obtenir les données : pas si difficile aujourd'hui, bcp en open-source.
+
+Plan sur présentation cours. On va faire première page ensemble, le contenu de la deuxième devrait être vu avec l'autre prof (du lendemain).
+
+Environnement technique :
+
+- Python 3.7
+- Enthought Canopy // Anaconda
+- Apache Spark
+- Tensor Flow
+- Keras
+
+Plan de métro plutôt riche : le champ st vaste. On ne va faire qu'un cours d'introduction qui va nous donner une vision d'ensemble, à nous d'aller ensuite où on veut. 
+
+Installation d'Anaconda. Revue rapide de R.
+
+# Python
+
+n guerre avec R. Ceux de la finance préfèrent ce dernier. Ls deux sont intéressants, mais on fera pas de réseau de neurones avec R. Explorer R à l'occasion.
+
+## Types
+
+- int
+- float
+- str
+- bool
+
+## Affichage / Saisie
+
+afficher
+
+`print("couille")`
+
+saisir :
+
+` v = int(input("insérer une valeur"))` 
+
+## Conditions
+
+```python
+if:
+	...
+
+if:
+	...
+else:
+	...
+	
+if:
+	...
+elif:
+	...
+else:
+	...
+```
+
+
+
+## Boucles
+
+```python
+for i in range(0, 10):
+
+for i in range(10):
+    if(x is 1):
+        continue
+    else:
+        break
+
+for i in range(0, 10, 2):
+```
+
+```python
+while ... :
+```
+
+## Listes 
+
+```python
+list = [1, 2, 3]
+tuple = (1, 2, 3)
+dict = { "one" : 1, "two": 2, "three": 3}
+
+# permet de tout sélectionner avec un offset correspondant au chiffre
+list[:2]
+list[2:]
+list[-1:]
+
+# fonctions
+list.append(4) # une seule valeur ou un tableau
+list. extend(5, 6) # plusieurs valeur
+list.sort() 
+list.sort(reverse=True)
+
+(x, y) = "56,34".split(',') # x = 56 et y = 34
+
+dict.get("key") # revient à dict["key"]
+```
+
+## Importation de modules
+
+```python
+import numpy as np
+from math import random as rd
+```
+
+Ne pas fabriquer ses jeux de données : c'est chiant. Y en a partout, se servir.
+
+## Fonctions
+
+```python
+def DoSomething(f, x)
+	return f(x)
+
+print(Squareit, 3)
+	
+# on utilise lambda pour faire une fonction inline
+print(DoSomething)(lambda x: x * x * x, 3)
+```
+
+## Biblio
+
+Voir PDF, du plus simple au plus dur. 
+
+Sinon en ligne on a toute la doc de Scipy.
+
+# Pandas
+
+Lancer anaconda > Jupyter lab
+
+Sur des jeux de data à partir de 2/3 Go, il vaut mieux utiliser Sparks.
+
+De base, `describe()` retourne que sur les colonnes calculables (int), mais en faisant un `include='all'` il nous retourne des trucs intéressants aussi, genre "top"  et "freq" qui indiquent l'entrée qui revient le plus souvent et le nombre.
+
+Les notebook sont exportables ! Genre en HTML, LaTex...
+
+Une grosse partie du travail est dans le traitement des données et la normalisation du tableau.
+
+
+
+### Nettoyage de données
+
+NaN : la question qui se pose est : qu'en faire ?   
+Une solution intéressante st par exemple de calculer la moyenne (sans les NaN), et remplacer les NaN par cette moyenne. On peut aussi faire un tirage au hasard. Il y a vraiment beaucoup de possibilités. Il faut s'adapter au type de colonne auquel on à faire. Supprimer la ligne est pas vraiment la meilleure solution, on vire souvent trop de trucs.
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