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Apprendre.
  • M1 · toutes les matières15 matières : Préparation de données, API & sécurité, CI/CD, Docker, Merise, Dataviz, KNIME, ML appliqué : projet LoL, SQL & UML, SQL avancé, Machine Learning, Git, IA frugale & responsable, Qualité des données, MathématiquesAnnée
  • M2 · toutes les matières4 matières : Deep Learning, AI Act, Comex & Fundraising, Gouvernance & DataMeshAnnée
  • Deep LearningM2 · 4 modules · Réseaux de neurones, CNN, texte, modèles génératifs.Matière
  • Préparation de donnéesM1 · 3 modules · Nettoyer, transformer et fusionner des données avec Python.Matière
  • API & sécuritéM1 · 2 modules · Consommer, concevoir et sécuriser des API.Matière
  • CI/CDM1 · 1 module · Intégration et livraison continues.Matière
  • DockerM1 · 3 modules · Conteneurs, images, volumes, réseaux, Compose.Matière
  • MeriseM1 · 2 modules · Modéliser une base : MCD, MLD, MPD.Matière
  • DatavizM1 · 2 modules · Visualiser pour comprendre et décider.Matière
  • KNIMEM1 · 1 module · Explorer et nettoyer des données en workflow.Matière
  • ML appliqué : projet LoLM1 · 2 modules · Du besoin métier au POC de vision par ordinateur.Matière
  • SQL & UMLM1 · 3 modules · Modèles UML et requêtes SQL.Matière
  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
  • Machine LearningM1 · 3 modules · Régression, classification, segmentation, projet.Matière

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Partie 2 · Python et projet

Le style général

Configurer les visualisations commence par un style général appliqué à tous les graphiques :

sns.set_theme(style="whitegrid")
plt.rcParams["figure.figsize"] = (10, 6)
plt.rcParams["axes.titlesize"] = 14
plt.rcParams["axes.labelsize"] = 11
plt.rcParams["xtick.labelsize"] = 10
plt.rcParams["ytick.labelsize"] = 10
plt.rcParams["legend.fontsize"] = 10
plt.rcParams["figure.dpi"] = 120
RéglageEffet
sns.set_theme(style="whitegrid")style général du graphique
figure.figsizetaille par défaut des figures
axes.titlesizetaille du titre
axes.labelsizetaille des labels des axes
xtick.labelsize / ytick.labelsizetaille des valeurs sur les axes
legend.fontsizetaille de la légende
figure.dpiqualité d'affichage

Attention : ça ne remplace pas le paramétrage du graphique lui-même. Et pour chaque fonction Seaborn ou Matplotlib, la documentation liste tous les paramètres possibles (ex. la page de seaborn.histplot).

Vérifie que tu as compris

Quel réglage contrôle la qualité d'affichage de la figure ?

Vérifie que tu as compris

Le style général (rcParams) suffit-il à produire un graphique prêt à présenter ?