Analyse préliminaire du journal

46f0957b · 0f544bda50e5a7465a15bc07714abde6 · 1b7d805d · 46f0957b · 46f0957b · 46f0957b
Commit 46f0957b authored Oct 05, 2020 by 0f544bda50e5a7465a15bc07714abde6
Hide whitespace changes
Inline Side-by-side

Showing with 144 additions and 4 deletions

journal.md journal/journal.md +35 -1

exercice.ipynb module2/exo4/exercice.ipynb +103 -3

journal_data.csv module2/exo4/journal_data.csv +6 -0

No files found.
--- a/journal/journal.md
+++ b/journal/journal.md
@@ -14,6 +14,8 @@

 Note : Etude historique de la prise de note des tablettes de cire jusqu'aux tablettes numériques

+:histoire:reproductibilité:
+
 ## 25 Septembre 2020

 ### Outils étudiés
@@ -32,7 +34,9 @@ Note : Etude historique de la prise de note des tablettes de cire jusqu'aux tabl

 - __01-1__ : s'initier à GitLab
 - __01-2__ : s'initier à Markdown
- 
+
+:Gitlab:indexation:Markdown:exercice:
+
 ## 26 Septembre 2020

 ### Outils étudiés
@@ -49,6 +53,8 @@ Note : Etude historique de la prise de note des tablettes de cire jusqu'aux tabl

 Note : les quizzs sont assez difficiles car il est dur de trouver __les__ bonne réponse, souvent les choix sont assez nuancés et sont assez raccord avec les explications vidéos....

+:histoire:controverse:reproductibilité:difficulté:
+
 ## 27 Septembre 2020

 ### Outils étudiés
@@ -68,3 +74,31 @@ En somme, Jupyter est pour moi la façon de terminer ma thèse sans prendre trop
 - __11__ Analyse comparée des différents outils

 Note : même remarque que précédemment, plusieurs réponses pertinentes, beaucoup de déduction à faire, il faudrait au moins indiquer le nombre de réponses attendues sur chaque question...
+
+:Jupyter:Markdown:journal:collaboration:
+
+## 5 Octobre 2020
+
+### Outils étudiés
+- Quelques bonnes pratiques sur la tenue d'un journal
+- Installation de Jupyter : pas besoin car déjà hébergé sur un serveur
+- Premières créations de documents computationnels
+    - Ecrire du Tex en markdown
+    - Compiler un document pour obtenir un pdf ou HTML
+    - Quelques exemples de calculs
+    - Affichages graphiques
+
+### Quizz réalisés
+
+Aucun car seulement des exercices
+
+### Exercices réalisés
+- __02-1__ : Savoir utiliser un notebook. Le but était de créer un document computationnel guidé présentant différentes façon d'approximer le nombre $\pi$
+- __02-2__ : Savoir faire un calcul simple par soi-même. Avec une liste d'éléments donnés, le but était de calculer plusieurs statistiques (moyenne, min, max, etc.)
+- __02-3__ : Réaliser un affichage graphique. Il s'agissait de reproduire deux figures présentées dans l'énoncée à l'aide d'un document computationnel.
+- __02-4__ : Réaliser une analyse critique. A l'aide de ce même journal, le but est d'effectuer quelques statistiques sur celui-ci. Les résultats de cette analyse sont présentées dans ce document computationnel.
+
+Note : Les exercices sont très agréables à effectuer et permettent une bonne prise en main de Gitlab. Le regard critique sur le journal est peut-être l'élément le plus dur à aborder car très personnel.
+Suite à ce dernier exercice j'ai décidé d'agrémenter ce journal avec des étiquettes et de l'étoffer un peu. Il aurait été bien d'être plus exhaustif dès le début, mais le but est d'apprendre et de se corriger ! Les exemples de journaux présentés sont plus que complets et très interessants, mais je vais rester sur cette forme basique de journal articulé selon les outils étudiés et les exercices effectués.
+
+:Jupyter:journal:exercice:Markdown:
--- a/module2/exo4/exercice.ipynb
+++ b/module2/exo4/exercice.ipynb
 {
- "cells": [],
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Analyse statistique du journal de bord du MOOC\n",
+    "Le but de cette analyse est de mettre en avant quelques statistiques sur le journal écrit en __Markdown__ et disponible [ici](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/0f544bda50e5a7465a15bc07714abde6/edit/work/journal/journal.md).\n",
+    "\n",
+    "Bien que le document soit bien vide, nous allons quand même essayer de faire quelques statistiques qui viendront s'éttofer avec l'avancement dans le MOOC."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Importation et filtrage des données"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "data = pd.read_csv('journal_data.csv')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 70,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "[3, 2, 3, 3, 0] [0, 2, 0, 0, 4]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "quizzs = np.array(data['quizzs'])\n",
+    "exos = np.array(data['exercises'])\n",
+    "nb_quizzs = []\n",
+    "nb_exos = []\n",
+    "\n",
+    "for i in range(len(quizzs)):\n",
+    "    nb_quizz_day = np.ndarray.tolist(np.char.split(quizzs[i]))\n",
+    "    if nb_quizz_day[0] != '0':\n",
+    "        nb_quizzs.append(len(nb_quizz_day))\n",
+    "    else:\n",
+    "        nb_quizzs.append(0)\n",
+    "        \n",
+    "    nb_exo_day = np.ndarray.tolist(np.char.split(exos[i]))\n",
+    "    if nb_exo_day[0] != '0':\n",
+    "        nb_exos.append(len(nb_exo_day))\n",
+    "    else:\n",
+    "        nb_exos.append(0)\n",
+    "\n",
+    "print(nb_quizzs, nb_exos)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 79,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "%matplotlib inline\n",
+    "\n",
+    "fig, ax = plt.subplots(1)\n",
+    "p1 = plt.bar(data['date'], nb_quizzs, 0.9)\n",
+    "plt.bar(data['date'], nb_exos, 0.9, bottom=nb_quizzs)\n",
+    "plt.yticks([0, 1, 2, 3 , 4])\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  }
+ ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
@@ -16,10 +117,9 @@
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.6.3"
+   "version": "3.6.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
 }
-
--- a/module2/exo4/journal_data.csv
+++ b/module2/exo4/journal_data.csv
+date,quizzs,exercises,tags
+24/09/20,1 2 3,0,history reproductilbility
+25/09/20,4 5,1 2,Gitlab indexation Markdown
+26/09/20,6 7 8,0,history controversy reproductilbility difficulty
+27/09/20,9 10 11,0,Jupyter Markdown journal collaboration
+05/10/20,0,3 4 5 6, Jupyter journal exercises Markdown
\ No newline at end of file