Slides du cours

notebook 1 : intro_python.ipynb

notebook 2 : intro_numpy.ipynb

notebook 3 : ds_with_python_1.ipynb

Données gro (drive)

Données gro (zip)

notebook 4 : ds_with_python_2.ipynb

notebook 5 : classification_gro.ipynb

bin_feature_train.pkl

X_test.pkl

notebook 5 v2 : classification_gro_2.ipynb

notebook 6 imdb_classfication.ipynb

Données imdb

Données amazon

• Pour le 4/09 :

1. Finir le notebook “ds_with_python_1.ipynb”
2. Préparer les pickles pour X_train, y_train, X_test, y_test et un début de notebook qui permet de les charger

• Pour le 16/09 :

1. Faire l'import des données amazon et les transformations count_vectorizer et tf-idf
2. Commencer l'apprentissage supervisé

• Pour le 26/09 :

1. Préparer des notebooks lisibles et des transparents
2. M'envoyer les notebooks et les transparents pour le 25/09 à midi
3. La soutenance dure 15min et chaque membre de l'équipe doit présenter une partie