Ce dépôt git contient les fichiers pour le cours "2A3 - Gestion et traitement des données spatio-temporelles" du Master GEONUM.

L'objectif de ce tutoriel est d'appréhender la problématique d'analyse de données spatio-temporelles grâce à l'utilisation de librairies Python. Pour cela nous allons travailler sur un cas d'étude visant la visualisation et le traitement des données de disponibilités des stations Vélo'v de la Métropole de Lyon.

Information Pour ceux qui ont des difficultés à installer un environnement python sur leur ordinateur, vous pouvez simplement executer les notebooks (.ipynb) à distance avec Google Colab (Compte Google requis).

Notebooks :

1. Exploration et manipulation de données en Python
2. Analyse et visualisation de données spatio-temporelles
3. Un peu d'intelligence artificielle

Cheat Sheets :

• Pandas Cheat sheet
• Python for Data Science Cheat sheet (Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, etc.)

La suite de ce document explique comment installer et configurer un environnement python avec conda et installer toutes les bibliothèques requises.

Conda est un système de gestion de paquets et d'environnement à code source ouvert. Il installe, exécute et met à jour rapidement les paquets et leurs dépendances. Nous l'utiliserons pour gérer l'environnement python et toutes les bibliothèques python nécessaires pour les tutoriels. Il existe plusieurs façons d'installer conda sur votre ordinateur:

1. Anaconda distribution: fournit des applications GUI et de nombreux paquets de science des données déjà installés.
2. Miniconda: un installateur minimal pour conda, sans application GUI
3. Miniforge: un autre installateur minimal pour conda, sans application GUI (recommandé pour les puces Mac M* (Apple Silicon))

• Cloner ce dépôt github

git clone https://github.com/ludovicmoncla/master-geonum-tutorials.git

• Créez un nouvel environnement appelé geonum-velov-py311

conda create -n geonum-velov-py311 python=3.11

• Activez l'environnement

conda activate geonum-velov-py311

• Installer le paquet fiona avec conda (cela permet d'éviter un problème lors de l'installation de geopandas avec pip)

conda install fiona=1.10.1

• Install dependencies with pip

pip install -r requirements.txt

jupyter notebook