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Author: linogaliana

_quarto-en.yml

@@ -41,7 +41,6 @@ website:
       Code source disponible sur [`Github`](https://github.com/linogaliana/python-datascientist)
     right: |
       Site construit avec {{< fa brands python >}} et [`Quarto`](https://quarto.org/)<br>
-      Inspiration pour la mise en forme du site [ici](https://www.andreashandel.com)<br>
       [Code source disponible sur {{< fa brands github >}} `GitHub`](https://github.com/linogaliana/python-datascientist)
   body-header: |
       <link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.min.css">

_quarto-fr.yml

@@ -10,7 +10,6 @@ website:
       Code source disponible sur [`Github`](https://github.com/linogaliana/python-datascientist)
     right: |
       Site construit avec {{< fa brands python >}} et [`Quarto`](https://quarto.org/)<br>
-      Inspiration pour la mise en forme du site [ici](https://www.andreashandel.com)<br>
       [Code source disponible sur {{< fa brands github >}} `GitHub`](https://github.com/linogaliana/python-datascientist)
   body-header: |
     <link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.min.css">

_quarto.yml

@@ -4,23 +4,12 @@ project:
     - index.qmd
     - 404.qmd
     - content/getting-started/index.qmd
-    - content/manipulation/index.qmd
-    - content/visualisation/index.qmd
-    - content/getting-started/01_environment.qmd
-    - content/modelisation/index.qmd
-    - content/NLP/index.qmd
-    - content/NLP/01_intro.qmd
-    - content/annexes/corrections.qmd
-    - content/annexes/evaluation.qmd
-    - content/git/*.qmd
-    - content/annexes/about.qmd
-    - content/annexes/evaluation.qmd
-    - content/annexes/corrections.qmd
 
 profile:
   default: fr
   group: [fr, en]
 
+
 execute:
   cache: true
   keep-ipynb: true
@@ -49,9 +38,9 @@ website:
     tools:
       - icon: github
         href: https://github.com/linogaliana/python-datascientist
-  comments:
-    giscus:
-      repo: linogaliana/python-datascientist
+  #comments:
+  #  giscus:
+  #    repo: linogaliana/python-datascientist
   twitter-card: true
   site-url: https://pythonds.linogaliana.fr
   repo-url: https://github.com/linogaliana/python-datascientist
@@ -83,26 +72,26 @@ format:
 filters:
   - build/replace-title.lua
   - build/lang-notebook.lua
-  #- black-formatter
+  - black-formatter
   - build/callout/callout-jupyter.lua
   - include-code-files
   - _extensions/linogaliana/details-iframe/details.lua
 
 crossref:
   chapters: true
 
-author: Lino Galiana
-date: today
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-page-layout: article
-title-block-banner: "#e9f3fa"
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 validate-yaml: false
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 lightbox: auto
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+#author: Lino Galiana
+#date: today
+#page-layout: article
+#title-block-banner: "#e9f3fa"
+#commentable: true
 

content/NLP/01_intro.qmd

@@ -1,6 +1,7 @@
 ---
 title: "Nettoyer et structurer l'information dans les données textuelles"
 title-en: "Cleaning and structuring information in textual data"
+author: Lino Galiana
 description: |
   Les corpus textuels étant des objets de très grande dimension où le ratio signal/bruit est faible, il est nécessaire de mettre en oeuvre une série d'étapes de nettoyage de texte. Ce chapitre va explorer quelques méthodes classiques de nettoyage en s'appuyant sur des corpus littéraires: le _Comte de Monte Cristo_ d'Alexandre Dumas et des auteurs fantastiques anglo-saxons (Lovecraft, Poe, Shelley).
 description-en: |

content/NLP/02_exoclean.qmd

@@ -1,6 +1,7 @@
 ---
 title: "L'analyse fréquentiste par l'approche bag-of-words : intérêt et limites"
 title-en: "Frequentist analysis using the bag-of-words approach: forces and limitations"
+author: Lino Galiana
 categories:
   - NLP
 description: |

content/NLP/03_embedding.qmd

@@ -1,6 +1,7 @@
 ---
 title: "Les embeddings, où comment synthétiser l'information textuelle"
 title-en: "Synthetizing textual information with embeddings"
+author: Lino Galiana
 description: |
   Pour pouvoir utiliser des données textuelles dans des algorithmes
   de _machine learning_, il faut les vectoriser, c'est à dire transformer

content/NLP/index.qmd

@@ -1,6 +1,7 @@
 ---
 title: "Partie 4 : Natural Language Processing (NLP)"
 title-en: "Part 4: Natural Language Processing (NLP)"
+author: Lino Galiana
 description: |
   Cette partie du cours introduit le traitement automatique du langage (NLP), un domaine scientifique à la croisée de la linguistique et des statistiques devenu, du fait de l'engouement envers les IA génératives, central dans le domaine de la _data science_. A travers des exemples littéraires, dcette partie explore d’abord des méthodes classiques comme l’analyse fréquentiste et le traitement de corpus textuels sous la forme de _bag of words_. Ensuite, elle aborde la modélisation du langage qui ouvre la voie à des approches plus originales. L’objectif de chapitre est de rappeler quelques éléments généraux sur le vaste domaine qu'est le NLP.
 description-en: |

content/getting-started/01_environment.qmd

@@ -1,6 +1,7 @@
 ---
 title: "Avoir un environnement Python fonctionnel pour la data science"
 title-en: "A functional Python environment for data science"
+author: Lino Galiana
 echo: false
 description: |
     Ce chapitre introduit les bases de l'environnement `Python` pour la _data science_ en mettant l'accent sur la modularité du langage et l'utilisation des _notebooks_ `Jupyter`. Il présente les éléments essentiels pour configurer un environnement Python fonctionnel, explique les avantages des IDE comme `VSCode`, et propose une prise en main des _notebooks_ interactifs. Ce chapitre aborde également la gestion des erreurs et l'importance de la formation continue en `Python`, en fournissant des ressources utiles pour rester à jour dans cet écosystème dynamique.

content/getting-started/02_data_analysis.qmd

@@ -1,6 +1,7 @@
 ---
 title: "Démarche à adopter face à un jeu de données"
 title-en: "How to deal with a data set"
+author: Lino Galiana
 bibliography: ../../reference.bib
 description: |
   Quelques éléments pour adopter une démarche

content/getting-started/03_revisions.qmd

@@ -1,11 +1,12 @@
 ---
 title: "Quelques exercices de rappels pour se remettre en selle"
+title-en: "A few refresher exercises to get back in the saddle"
+author: Lino Galiana
 description: |
     Un chapitre consacré à divers exercices pour réviser les
     principes de base de la syntaxe `Python` et des objets
     utilisés par le langage. 
-title-en: "A few refresher exercises to get back in the saddle"
-description: |
+description-en: |
     A chapter devoted to various exercises to review the basics of Python syntax and the objects used by the language.
 echo: false
 ---