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                         members:aguilloux:enseignements:m2ds_scprog [2017/09/26 10:05] Agathe Guilloux
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                     members:aguilloux:enseignements:m2ds_scprog [2018/10/09 14:26] (current) Agathe Guilloux
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 ===== Scientific programming (M2 Data Science : santé, assurance, finance) =====
-=== Assignments ===
-  * #1: **for 9/21** all of TP1, only Part1 of TP2 to be send as .html
-  * #2: **for 9/26** (only for those of you who did not send me Assignment #1) send me a zip of your package (Part 2 et 3 of TP2). It must include a (working) example file (.Rmd)
-===  R and Rcpp Python ===
   * {{:members:aguilloux:enseignements:m2ds_scprog:notebook01.zip| Notebooks 0 and 1}}
   * {{:members:aguilloux:enseignements:m2ds_scprog:tp2.zip| TP 2}}
-  * {{:members:aguilloux:enseignements:m2ds_scprog:intro.pdf| Slides d'introduction }}
-  * {{:members:aguilloux:enseignements:m2ds_scprog:sujettp.zip| Sujets de TP }}
-  * {{:members:aguilloux:enseignements:m2ds_scprog:tp_r_part1_corrected.rmd.zip| Part 1 (correction partielle) }}
-  * Assignment : all of TP1, only Part1 of TP2 to be send as .html before 9/21
-  * {{:members:aguilloux:enseignements:m2ds_scprog:r_intro.zip| Introduction à R }}
-  * {{:members:aguilloux:enseignements:m2ds_scprog:data_manipulation.zip| Manipulation de données avec R (dplyr)}}
-  * {{:members:aguilloux:enseignements:m2ds_scprog:visu.zip| Visualisation avec R (ggplot2)}}
-===  Python ===
-  * Study Notebook 0 before 9/21 {{:members:aguilloux:enseignements:m2ds_scprog:notebook01Le but du TP2 est d’essayer d’améliorer les scores. zip| Notebooks 0 and 1}}Parmi les pistes possibles, vous pouvez considérer
- *  {{:members:aguilloux- d’autres méthodes d’apprentissage
-- toutes les données, par exemple en traitant les données manquantes plutôt que d’enlever les lignes en contenant (voir https:enseignements:m2ds_scprog:tp2//stackoverflow.zip| TP 2}}com/questions/25239958/impute-categorical-missing-values-in-scikit-learn)
 - binariser les features continues
-Votre notebook commenté est à envoyer sous forme d'un fichier *#3: *ipynb*for 10* par binôme avant le **15/610** all of TP2, train a knn and a lda on the dataau soir à m2dssaf@gmail.com. Attention le sujet du mail doit contenir [Scientific programming: python].

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