• Créer ses premiers notebooks (installation et lancement de Jupyter)
• Exécuter du code en interactif et afficher des graphiques (exemples en Python)
• Mettre en forme du contenu en interactif et afficher des graphiques (exemples en Python)
• Mettre en forme du contenu textuel (découverte de Markdown)
• Exporter le notebook sous différentes formes.

Introduction

• Présentation JupyterLab et Jupyter Notebook
• Motivations
• Pièges à éviter.

Installation et prise en main

• Différentes méthodes d'installation
• Pip vs. Conda vs. anaconda
• Atelier : installation sur les postes de travail, découverte de l'interface web
• Les types de cellules
• Les raccourcis clavier
• Atelier : démonstration en ligne de commande.
• Présentation de JupyterHub et des outils de la communauté

Exemples de code Python

• Le choix du noyau (kernel) Python
• Premiers imports
• Execution interactive type REPL
• L'ordre d'exécution
• Affichage de graphiques avec matplotlib
• Atelier : exemple de changement de kernel : installation d'un noyau pour Python 3@n Tests de codes en exécution REPL@n Démonstrations avec des graphiques matplotlib sur des données opendata mises à disposition sur l'infrastructure de travaux pratiques.

Cellules textuelles

• Présentation des différents types de cellules
• Agrémenter le code avec des sections et du texte
• Le langage de mise en forme Markdown
• Niveau de titres, listes, liens, images
• Equations avec MathJax
• Atelier : utilisation de Markdown : ajout de textes et commentaires dans les exemples du chapître précédent

JupiterLab.

• Présentation de JupyterLab
• Motivations
• Extensions : installation et gestion (liste des extensions, activation ou désactivation, ..)
• Exemples d'extensions
• Outils pratiques
• Passer de JupyterLab au notebook
• Atelier : mise en œuvre de l'extension JupyterLab Debugger.

Pour aller plus loin

• Exportations des notebooks en fichiers Python
• Présentations HTML avec RISE
• Atelier : démonstrations : export des notebooks réalisés dans les châpitres précédents en fichiers Python@n Génération d'un site web avec jupyterbook.
   

À qui s’adresse cette formation ?

Toute personne (développeurs, chercheurs, formateurs…) souhaitant se familiariser avec les notebooks Jupyter avec les bons réflexes.

Quels sont les prérequis ?

Une première expérience avec le langage Python est souhaitable. 
 

Méthodes pédagogiques 

• Apports théoriques suivis d’applications 
• Travaux pratiques réalisés 
   

Méthodes d'évaluations

• QCM d'évaluation des acquis

• À l’issue de cette formation, un certificat ESIEE-IT vous sera délivré.

Pour vous inscrire, envoyez un mail à formationcontinue@esiee-it.fr  (réponses sous 48heures).