Wip TP2

TP_instructions/tp0.md

@@ -4,7 +4,7 @@ categories: setup
 tags: setup
 status: Published
 authors: OCTO Technology
-Feedback Link: https://github.com/octo-technology/Formation-MLOps-3/issues/new/choose
+Feedback Link: https://github.com/octo-technology/Formation-MLOps-1/issues/new/choose
 
 # TP0 - Préparation de l'environnement de travail
 

TP_instructions/tp1.md

@@ -0,0 +1,100 @@
+summary: TP1 - Nettoyer le notebook
+id: tp1
+categories: tp
+tags: tp
+status: Published
+authors: OCTO Technology
+Feedback Link: https://github.com/octo-technology/Formation-MLOps-1/issues/new/choose
+
+# TP1 - Nettoyer le notebook
+
+## Vue d'ensemble
+
+Duration: 0:01:00
+
+Pour réaliser ce TP, allez sur la branche `1_start_clean_notebook`
+```shell
+git stash
+git checkout 1_start_clean_notebook
+```
+
+Dans le projet, vous trouverez :
+
+```texte simple
+    .
+    └── formation_indus_ds
+        ├── input
+        | ├── test.csv
+        | ├── train.csv
+        ├── notebook
+        | ├── titanic.ipynb
+        README.md
+```
+
+Voici l'état d'un prototype de science des données construit par l'un de vos collègues.
+
+## Nettoyer le notebook
+
+Duration: 0:20:00
+
+Le but de cette première étape est de nettoyer le notebook en suivant les pratiques de code que vous venez de
+découvrir :
+
+- Noms des variables
+- Conventions
+- Respecter l'ordre des cellules
+- Impression
+- Supprimer le code inutile
+- Faire des méthodes courtes
+- Respecter l'immutabilité
+- Créer des fonctions
+
+Un test pour vérifier si vous avez terminé est de redémarrer le cahier et d'exécuter toutes les cellules (symbole >>)
+
+## Documenter les fonctions
+
+Duration: 0:10:00
+
+À ce stade, votre ordinateur portable est propre, il fonctionne et vous disposez de quelques fonctions.
+
+Le but de cette étape est de documenter quelques fonctions.
+
+Pour ce faire, vous devez utiliser les indications de type et les docstrings.
+
+Les indications de type vous aideront à utiliser ces fonctions.
+
+Les docstrings vous aideront à construire rapidement une bonne documentation dans les étapes suivantes.
+
+## Extraire les méthodes dans des fichiers .py
+
+Duration: 0:10:00
+
+A ce stade :
+
+- Votre ordinateur portable est propre et fonctionne
+- Vous avez quelques fonctions documentées
+
+Le but de cette étape est d'extraire vos fonctions dans un fichier `.py`.
+
+Vous pourrez ensuite réutiliser ces fonctions dans d'autres notebooks.
+
+Pour ce faire :
+
+- Créer un dossier `src`.
+- Créer un fichier `feature_engineering.py` dans ce dossier
+- Coupez du notebook et collez dans le fichier `.py` le code de vos fonctions
+- Assurez-vous d'avoir tous les `import` nécessaires.
+- Pour utiliser les fonctions dans le notebook, ajoutez :
+
+```python
+import sys
+
+sys.path.append("../src/")
+from feature_engineering import *
+```
+
+## Lien vers le TP suivant
+
+Duration: 0:01:00
+
+Les instructions du TP suivant sont [ici](https://octo-technology.github.io/Formation-MLOps-1/tp2#0)

TP_instructions/tp2.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+summary: TP2 - Unit testing
+id: tp0
+categories: setup
+tags: setup
+status: Published
+authors: OCTO Technology
+Feedback Link: https://github.com/octo-technology/Formation-MLOps-1/issues/new/choose
+
+# TP2 - Unit testing
+
+## Vue d'ensemble
+
+Duration: 0:01:00
+
+
+Pour réaliser ce TP, allez sur la branche `1_start_clean_notebook`
+```shell
+git stash
+git checkout 1_start_clean_notebook
+```
+
+
+## Lien vers le TP suivant
+
+Duration: 0:01:00
+
+Les instructions du TP suivant sont [ici](https://octo-technology.github.io/Formation-MLOps-1/tp1#0)