# Partie 1

## module1

## Sous-partie 1 : texte

Une phrase sans rien

*Une phrase sans rien*

**Une phrase sans rien**

Un lien vers: [fun-mooc.fr](https://lms.fun-mooc.fr/courses/course-v1:inria+41016+self-paced/courseware/2bfe60a86fed4994b5493a220c38eb69/2ce408c14ee8400b806ed957d57626fb/)

Une ligne de `code`

## Sous-partie 2 : listes

### Liste à puce

- item
   - sous-item
   - sous-item
- item
- item

### Liste numérotée

1. item
2. item
3. item

## Sous-partie 3 : code

```
# Extrait de code
```
# Partie 2

## module2

## exo1: on trouve tout dans jupyter module 2 exo 1

1. On the computation of π 
2. Buffon’s needle

Applying the method of Buffon’s needle, we get the approximation for pi in our case

3. Using a surface fraction argument

A method that is easier to understand and does not make use of the sin function is based on the fact that if X ∼ U(0, 1) and Y ∼ U(0, 1), then P[X2 + Y2 ≤ 1] = π/4 . The following code uses this approach:

4. Écrire le lien "aiguilles de Buffon" vers wikipedia

5. Écrire le code de la méthode de Buffon pour Python et pour R
6. ECRIRE DANS LE LANGUAGE R
 

## exo2: on trouve tout dans jupyter module 2 exo 2 :"Savoir faire un calcul simple soi-même"

1.  la moyenne
2.  l'écart-type
3.  minimum
4.  la médiane
5.   maximum


## exo3: on trouve tout dans jupyter module 2 exo 3 :"Réaliser un affichage graphique"

1. séquence plot 
2. histogramme

# Partie 3

## module3

## exo 1: on trouve tout dans jupyter module 2 exo 1 "module3-exo1" :"Savoir faire un calcul simple soi-même"

1.  Je télécharge les données dans un fichier local
2.   2. Je teste que le fichier local n'existe pas avant de le télécharger
3.   J'ai ajouté un commentaire pour expliquer ce que j'ai fait et pourquoi


## exo 2: on trouve tout dans jupyter module 2 exo 1 "module3-exo2" :"Savoir faire un calcul simple soi-même"

1. Analyse de l'incidence de la varicelle:

  on et aller au site [Réseau Sentinelles](https://www.sentiweb.fr/france/fr/?page=enquetes)
  
  et on change les donner de tel manniere a satisfaire celle de l'exo 


# Partie 5

## module 5

J'ai initié l'importation de la bibliothèque NumPy afin de traiter et importer des données, ainsi que pour utiliser des formules mathématiques. En parallèle, j'ai également importé la bibliothèque matplotlib.pyplot pour créer des graphiques et des visualisations.

1. Chargement des données :

j'utilise la fonction np.genfromtxt de la bibliothèque NumPy pour charger des données à partir du site: [Global Monitoring Laboratory](https://gml.noaa.gov/ccgg/trends/data.html). Les données proviennent du Global Monitoring Laboratory de la NOAA et représentent des mesures annuelles des concentrations de CO2 à l'observatoire de Mauna Loa.

2. Extraction des années et des concentrations de CO2 :

Une fois les données chargées, j'utilise l'indexing de tableau NumPy pour extraire les années et les concentrations de CO2 à partir de la matrice de données. Les années sont extraites à partir de la première colonne ([:, 0]), et les concentrations de CO2 sont extraites à partir de la deuxième colonne ([:, 1]).
Le tableau years contient maintenant les années, et le tableau co2_concentration contient les concentrations correspondantes de CO2.

3. Créer un graphique :

avec la bibliothèque matplotlib.pyplot je plot le graphe de Évolution de la Concentration de CO2 dans l'Atmosphère au fils des années et on interprete les resultas .pour ce program je me suis basé sur le module 3.