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Python pour la Data Science

Débutant
🧠Comprendre en lisant n'est pas savoir écrire.🧠Un module est fini quand tu peux le reproduire fenêtre fermée.🧠Écris le problème en français avant d'écrire du code.🧠Une question impossible cache trois questions faciles.🧠Retape le code à la main. Puis referme et réécris-le.🧠Essaie d'abord, cherche ensuite.🧠Cherche « comment on écrit ça », jamais « qu'est-ce que je dois faire ».🧠Pour comprendre du code, casse-le.⌨️Une fonction qui plante sur un cas limite n'est pas finie.⌨️Si un bloc a un nom clair, il mérite d'être une fonction.⌨️Savoir lire une erreur vaut plus que connaître dix méthodes.⌨️Diagnostiquer, c'est éliminer dans l'ordre — pas essayer au hasard.⌨️Une optimisation sans mesure avant/après est une croyance.🔍Regarde le fichier avant de le charger.🔍Une performance anormalement bonne est une hypothèse à réfuter.🔍Cette valeur existe-t-elle à l'instant où je dois prédire ?🔍fit sur le train, transform partout.🔍Un chiffre qu'on ne sait pas raconter est un chiffre qu'on n'a pas compris.🔍Un graphique sans question n'a rien à dire.🤖Un score d'entraînement parfait n'est jamais une bonne nouvelle.🤖Le jeu de test ne se regarde qu'une fois.🤖Plus tu essaies de configurations, plus ton meilleur score est optimiste.🤖Un seuil de décision est un arbitrage économique, pas un réglage technique.🤖Commence toujours par une baseline. Note son score.🤖Le meilleur modèle n'est pas le plus précis, c'est celui qu'on peut maintenir.🚀Un modèle en production n'est pas un livrable, c'est un système vivant.🚀Un secret publié est un secret compromis.🚀Pour chaque permission : que se passe-t-il si cette machine est compromise ?🚀Un post-mortem qui cherche un coupable ne produit aucune amélioration.🚀« Nous n'utilisons pas cette variable » n'est pas une garantie d'équité.🚀Rends l'arbitrage explicite et chiffré. Ne le tranche pas en silence.🚀Un résultat qu'on ne sait pas reproduire est une anecdote.

🎯 Objectifs d'apprentissage

À l'issue de ce module, tu seras capable de :

  • 01Écrire des fonctions Python idiomatiques avec typage et docstrings
  • 02Choisir la bonne structure de données (list, dict, set, tuple) selon le coût algorithmique
  • 03Manipuler des tableaux NumPy en vectorisé, sans boucle Python
  • 04Charger, nettoyer et agréger un jeu de données réel avec Pandas

Prérequis

Module Setup Pro (terminal, venv, Git)

Bases de Python

45 min

Python est le langage de référence du machine learning grâce à sa simplicité et son écosystème.

Variables et types

age = 25            # int
prix = 19.99        # float
nom = "Emile"       # str
actif = True        # bool

Structures de contrôle

for i in range(5):
    if i % 2 == 0:
        print(f"{i} est pair")

Fonctions

def carre(x):
    return x ** 2

À retenir : en ML, vous écrirez surtout des fonctions qui transforment des données. Maîtriser les listes, dictionnaires et compréhensions est essentiel.

✍️ Exercices de la leçon

2 exercices

Fais-les dans l'ordre, dans un vrai fichier .py — pas dans ta tête. Ne déplie la correction qu'après avoir écrit quelque chose, même faux.

🔧

Exercice ACalculer une moyenne à la main

Application directe · Tu appliques ce que tu viens de lire.

Écris une fonction moyenne(nombres) qui prend une liste de nombres et retourne leur moyenne, sans aucune bibliothèque (ni statistics, ni numpy).

Contrainte : si la liste est vide, elle doit retourner 0 — pas planter.

🎯

Exercice BBulletin de classe

Page blanche · Aucun squelette : à toi de choisir la méthode.

Page blanche. Aucun squelette, aucune indication de méthode — c'est le but.

Un professeur te donne les notes de sa classe :

notes = [12, 15, 8, 19, 6, 14, 17, 9, 11, 20]

Écris un programme qui affiche :
1. la meilleure note et la pire

2. la moyenne de la classe (réutilise ta fonction de l'exercice A)

3. le nombre d'élèves au-dessus de la moyenne

4. la mention de chaque note : < 10 → « Insuffisant », 10-13 → « Passable », 14-16 → « Bien », >= 17 → « Très bien »

Méthode imposée : commence par écrire les 4 étapes en commentaires français dans ton fichier, puis remplis-les une par une en exécutant après chaque étape.

🤖

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