Python pour data-scientists et économistes 🐍

Ce dépôt Github stocke les fichiers sources ayant permis de construire le site https://linogaliana-teaching.netlify.app/.

Il s'agit de l'ensemble du cours Python pour les data-scientists et économistes 🐍 que je donne en
deuxième année (Master 1) de l'ENSAE.

Le syllabus est disponible là.

Les notebook de TP sont disponibles XXX

Construction du site web

Le site est construit de manière automatique grâce à Hugo à partir d'un environnement conteneurisée Docker La reproductibilité des exemples et des exercices est testée avec Github Actions ().

L'environnement conda nécessaire pour faire tourner l'ensemble du cours est disponible dans le fichier environment.yml. Il est recommandé d'utiliser la conda-forge afin de bénéficier de versions récentes des packages.

Tester les codes Python

Il est possible d'utiliser une installation personnelle de Python ou des serveurs partagés:

• Binder ( )
• Google colab ()
• Onyxia Datalab () pour les élèves de l'ENSAE et les agents du système statistique public

Utilisation de l'image Docker

Pour améliorer la reproductibilité des exemples, une image Docker est automatiquement construite et mise à disposition depuis DockerHub.

Pour le moment, l'utilisation de Python se fait à travers Rstudio via le package reticulate. Des versions futures amélioreront la compatibilité avec les notebooks Jupyter.

En local

Cette image peut être déployée en local, de la manière suivante:

docker pull linogaliana/python-datascientist
docker run --rm -p 8787:8787 -e PASSWORD=test linogaliana/python-datascientist

Elle peut également être appelée depuis un pipeline d'intégration continue Github ou Gitlab puisque l'image se trouve sur DockerHub.

Github Actions

container: linogaliana/python-datascientist:latest

Gitlab CI

image: linogaliana/python-datascientist:latest