EDM4466-H2020
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  • Journalisme de données II - Hiver 2020
  • Intro
    • Enseignant
    • Méthode
    • Collaboration avec Polytechnique
  • Contenu
    • 01 - Syllabus + installfest
    • 02 - UNIX
    • 03 - Python 1
    • 04 - Python 2
    • 05 - Python 3
    • 06 - Python 4
    • 07 - Brainstorm
    • 08 - Semaine de lecture
    • 09 - TAL 1
    • 10 - TAL 2
    • 11 - Pandas 1 - Cours annulé
    • 12 - Pandas 2 - Cours annulé
    • 13 - Débogage - Tutorat en ligne
    • 14 - Automatisation et SQL
    • 15 - Présentations finales
  • Travaux
    • Travaux
      • Devoir 0
      • Devoir 1
      • Devoir 2
      • Devoir 4
    • Ventilation
    • Critères d'évaluation
    • Tutoriels
  • Politiques et règlements
    • Politiques 16 et 42
    • Règlement 18
    • Politique 23
    • Bibliographie
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Sur cette page

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  1. Travaux

Tutoriels

Les différents tutoriels que je vous présenterai au cours de la session sont réunis sur cette page. Revenez-y souvent. D'autres vont s'ajouter.

  • Unix (ou bash) pour journalistes

  • Création d'un répertoire dans Github

  • Mes notes pour le cours 1 sur python

  • Mes notes pour le cours 2 sur python

  • Cours 3:

    • Comment lire des données contenues dans un fichier CSV

    • Comment se connecter à un API, y puiser des données et générer un fichier CSV

  • Cours 4 (moissonnage):

    • Quelques infos sur la fonction IMPORTHTML dont je vous ai parlé

    • Tutoriel sur BeautifulSoup

    • Capsule 1 sur le moissonnage

    • Capsule 2 sur le moissonnage

  • Cours 9 (TAL):

    • Présentation générale et théorique sur le traitement automatique du langage naturel

    • Trois tutoriels sur les façons d'extraire du texte de fichiers PDF.

  • Cours 10 (TAL):

    • Tutoriel de traitement automatique du langage avec spaCy.

    • Tutoriel de traitement automatique du langage avec NLTK.

  • Pandas

  • Les principales commandes SQL

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Mis à jour il y a 5 ans

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