Module 1 : Introduction à Jupyter Notebook

Objectifs du module :
Dans ce module, vous allez découvrir ce qu’est Jupyter Notebook et pourquoi il est particulièrement adapté à l’analyse de données.

Qu’est-ce que Jupyter Notebook ?

Jupyter Notebook est une application web qui permet de stocker des lignes de code Python, leurs sorties (graphes, tableaux, etc.), ainsi que du texte formaté. C’est un peu comme une page web contenant du code Python.

Jupyter Notebook est idéal pour tester des algorithmes, analyser des résultats, et créer des documents interactifs contenant des morceaux de code exécutables. Vous pouvez aussi l’utiliser pour prototyper des idées rapidement.

Module 2 : Pourquoi choisir Python pour l’analyse de données ?

Objectifs du module :
Comprendre pourquoi Python est le langage de choix pour l’analyse de données.

Python est largement utilisé dans l’analyse de données grâce à sa simplicité et ses bibliothèques puissantes, telles que Pandas, NumPy, Matplotlib, et SciPy. Ces outils permettent de traiter, analyser, visualiser et manipuler facilement des données.

Module 3 : Lancer votre premier Jupyter Notebook

Objectifs du module :
Apprendre à lancer Jupyter Notebook, à écrire et à exécuter votre premier code Python.

Lancer Jupyter Notebook

Vous pouvez lancer Jupyter Notebook de deux façons :

1. Avec Google Colab :

   • Allez dans le menu Fichier, puis sélectionnez Nouveau notebook.
   • Un nouveau notebook apparaîtra et vous pourrez commencer à écrire du code Python.

2. Avec Anaconda :

   • Cliquez sur Nouveau, puis sélectionnez Python 3.
   • Un nouvel onglet s’ouvrira avec un notebook prêt à l’emploi.

Votre premier code Python

Maintenant, essayons d’écrire et d’exécuter notre premier programme Python.

Dans la cellule de code, tapez :

Ensuite, cliquez sur Exécuter. Vous devriez voir apparaître “Hello, world!” sous la cellule. Félicitations, vous avez exécuté votre premier code Python !

Module 4 : Comprendre les cellules dans Jupyter Notebook

Objectifs du module :
Comprendre les différents types de cellules dans Jupyter Notebook.

Types de cellules

1. Cellules de code
   Ces cellules sont utilisées pour écrire et exécuter du code Python. Vous y écrivez votre code, puis vous l’exécutez en cliquant sur Exécuter.

2. Cellules Markdown (texte)
   Ces cellules sont utilisées pour ajouter des commentaires, des titres, des descriptions et de la documentation dans votre notebook. Vous pouvez formater votre texte en utilisant le Markdown ou le HTML.

Trucs et astuces Markdown

Dans une cellule Markdown, vous pouvez formater le texte facilement :

• Titres : Utilisez # pour les titres. Plus il y a de #, plus le titre est de niveau inférieur.

• Gras et Italique : Utilisez ** pour le gras et * pour l’italique.

Exemple de cellule Markdown

Voici un exemple de texte formaté avec Markdown :

Cela s’affichera comme suit dans votre notebook :

Introduction à Jupyter Notebook

Bienvenue dans ce cours pour apprendre à utiliser Jupyter Notebook !

Pourquoi utiliser Jupyter Notebook ?

Il permet de travailler avec des données et de créer des documents interactifs.

Exemple

Voici un exemple de texte en gras et de texte en italique.

Module 5 : Enregistrer et partager votre notebook

Objectifs du module :
Apprendre à enregistrer, exporter et partager votre notebook.

Jupyter Notebook vous permet d’enregistrer votre travail sous forme de fichier .ipynb et de le partager facilement. Vous pouvez aussi exporter votre notebook au format HTML ou PDF pour le partager avec d’autres.

1. Enregistrer votre notebook

   • Dans le menu, cliquez sur Fichier, puis sélectionnez Enregistrer et vérifier.

2. Partager votre notebook

   • Vous pouvez partager votre notebook avec d’autres utilisateurs via Google Colab, ou l’envoyer par email sous forme de fichier .ipynb.

Conclusion et ressources complémentaires

Objectifs du module :
À ce stade, vous avez les bases pour utiliser Jupyter Notebook. Vous pouvez maintenant poursuivre avec des exercices plus avancés.

Maintenant que vous maîtrisez les bases de Jupyter Notebook, vous pouvez :

• Explorer davantage les fonctionnalités Markdown pour structurer vos documents.
• Apprendre à utiliser les bibliothèques Python comme Pandas, NumPy, Matplotlib pour l’analyse de données.

Quiz de fin de module

1. Que signifie “notebook” dans Jupyter Notebook ?
2. Quelle est la différence entre une cellule de code et une cellule Markdown ?
3. Comment crée-t-on un titre de niveau 1 en Markdown ?
4. Quelle commande Python écrivez-vous pour afficher “Hello, world!” dans Jupyter ?

Ressources supplémentaires

• Documentation officielle de Jupyter
• Google Colab
• Tutoriels Markdown