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Syllabus
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Caractéristiques :

- UE Sciences et Techniques Approfondissements E4-S1/P1
- Statut : Obligatoire ESIEE 4e année 1er semestre
- Horaires : 18C, 12 TD
- Coefficient: 1
- Responsable(s) : COURIVAUD Daniel (daniel.courivaud@esiee.fr)

Objectif(s) :

- Connaitre, comprendre, appliquer, analyser, synthétiser et évaluer une application de gestion/visualisation de données.


Compétences :

- formaliser les besoins et attentes liés à un projet ;
- concevoir des systèmes et applications complexes ;
- réaliser des systèmes et applications complexes.

Apprentissages essentiels :

- Connaitre, comprendre, appliquer, analyser, synthétiser et évaluer :
    - le contrôle de version (git)
    - la qualité et la robustesse du code
    - le test logiciel
    - la visualisation de données

Programme :

- Git : 04:00
- Qualité du code : 04:00
- Test logiciel : 04:00
- Graphiques pour les données : 04:00
- Framework web : 04:00
- Projet data : 10:00

Nature de l'évaluation : QCM sans documents

Bibliographie :

- `A Byte of Python <https://python.swaroopch.com/>`_
- `Learn Python The Hard Way <https://learnpythontherightway.com/#read>`_
- `Non-Programmer's Tutorial for Python 3 <https://en.wikibooks.org/wiki/Non-Programmer%27s_Tutorial_for_Python_3>`_
- `La documentation officielle Python <https://docs.python.org/3/>`_

Webographie :

**Git et contrôle de version :**

- `Git Documentation officielle <https://git-scm.com/doc>`_
- `GitHub Git Handbook <https://guides.github.com/introduction/git-handbook/>`_
- `Atlassian Git Tutorials <https://www.atlassian.com/git/tutorials>`_
- `Pro Git Book (gratuit) <https://git-scm.com/book>`_
- `Git Branching - Learn Git Branching (interactif) <https://learngitbranching.js.org/>`_

**Qualité du code Python :**

- `PEP 8 – Style Guide for Python Code <https://pep8.org/>`_
- `Black - The uncompromising Python code formatter <https://black.readthedocs.io/>`_
- `Flake8 Documentation <https://flake8.pycqa.org/>`_
- `PyLint Documentation <https://pylint.pycqa.org/>`_
- `Real Python - Python Code Quality Tools <https://realpython.com/python-code-quality/>`_
- `Clean Code in Python <https://testdriven.io/blog/clean-code-python/>`_

**Tests unitaires et testing :**

- `pytest Documentation <https://docs.pytest.org/>`_
- `Real Python - Testing Your Code <https://realpython.com/python-testing/>`_
- `Test-Driven Development with Python <https://www.obeythetestinggoat.com/>`_
- `Python Testing 101 <https://python-testing-101.readthedocs.io/>`_

**Visualisation de données :**

- `Python Graph Gallery <https://python-graph-gallery.com/>`_
- `Data Visualization Best Practices <https://datavizproject.com/>`_
- `From Data to Viz (guide de choix) <https://www.data-to-viz.com/>`_

**Plotly :**

- `Plotly Python Documentation <https://plotly.com/python/>`_
- `Plotly Fundamentals <https://plotly.com/python/plotly-fundamentals/>`_
- `Plotly Express Documentation <https://plotly.com/python/plotly-express/>`_
- `Plotly Community Forum <https://community.plotly.com/>`_
- `Plotly Figure Reference <https://plotly.com/python/reference/>`_

**Dash (applications web) :**

- `Dash Documentation officielle <https://dash.plotly.com/>`_
- `Dash Tutorial <https://dash.plotly.com/tutorial>`_
- `Dash Community Forum <https://community.plotly.com/c/dash/>`_
- `Dash Bootstrap Components <https://dash-bootstrap-components.opensource.faculty.ai/>`_
- `Awesome Dash (ressources communautaires) <https://github.com/ucg8j/awesome-dash>`_

**Projets data et bonnes pratiques :**

- `Cookiecutter Data Science <https://drivendata.github.io/cookiecutter-data-science/>`_
- `The Hitchhiker's Guide to Python <https://docs.python-guide.org/>`_
- `Python for Data Analysis (Wes McKinney) <https://wesmckinney.com/book/>`_
- `Effective Python <https://effectivepython.com/>`_
- `Data Science Project Template <https://github.com/drivendata/cookiecutter-data-science>`_

**Ressources générales Python pour la data :**

- `Real Python <https://realpython.com/>`_
- `Python Data Science Handbook <https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/>`_
- `Towards Data Science (Medium) <https://towardsdatascience.com/>`_