Ça fait quelques années que Free-Electrons propose de naviguer dans le code source de notre bien‐aimé noyau. Le vénérable Linux Cross Reference (LXR) ayant un peu de mal quand le vent et les grosses vagues se lèvent, ils ont cherché autre chose : OpenGrok, la dernière version 2.2 de LXR… Une petite plongée dans le code plus tard, Mikael Bouillot, secouant sa crinière, a décidé de coder un outil simple et léger, sans bases de données superflues : Elixir — comme le langage, oui, mais c’est codé en Python.

Nous sommes heureux d’annoncer la sortie de la version 2 de Kansha, outil collaboratif et visuel de gestion de tâches. C’est une application Web dans le style du logiciel propriétaire Trello, multi‐plate‐forme, écrite en Python et disponible sous licence BSD.

Les nouveautés par rapport à la version 1 sont :

• une nouvelle apparence, plus moderne, plus claire ;
• une ergonomie améliorée de la plupart des fonctionnalités, pour un usage encore plus fluide, plus intuitif et plus agréable ;
• une interface plus réactive ;
• la possibilité de créer des modèles de tableaux personnalisés, pour démarrer plus rapidement ses projets ;
• la possibilité de partager des tableaux avec tous les utilisateurs de la plate‐forme ;
• une vue à la semaine dans l’agenda ;
• deux nouvelles langues pour l’interface des utilisateurs : turc et japonais.

Cette dépêche traite de l’exploration de données sur des données issues de LinuxFr.org.

Ayant découvert récemment scikit-learn, une bibliothèque Python d’apprentissage statistique (machine learning). Je voulais partager ici un début d’analyse sur des contenus issus de LinuxFr.org.

Avertissement : je ne suis pas programmeur, ni statisticien. Je ne maîtrise pas encore tous les arcanes de scikit-learn et de nombreux éléments théoriques m’échappent encore. Je pense néanmoins que les éléments présentés ici pourront en intéresser plus d’un(e).

Tous les scripts sont codés en Python et l’analyse à proprement parler a été réalisée à l’aide d’un notebook Jupyter. Un dépôt contenant les données et les scripts est disponible sur GitLab.

La conférence PyParis, qui fait suite à PyData Paris, aura lieu les 12 et 13 juin 2017 à La Défense. Plus de 300 personnes sont attendues. Si vous souhaitez participer, il est impératif de prendre vos billets avant le 9 juin. Le code promo LINUXFR4PY vous donnera 10 % de réduction.

Le programme est maintenant bouclé, avec trois cycles de présentations consacrés à l’analyse de données en Python :

• Integrating and shaping data : gestion des données massives, intégration, analyses statistiques, exploration interactive, etc. ;
• Learning, deep and wide : machine learning / deep learning ;
• scikit-learn day : une journée entière consacrée à la bibliothèque scikit-learn dédiée au machine learning en Python, qui est développée en partie en France.

Et également :

• quatre interventions plénières (keynotes) : les tendances du Web en Python, Jupyter, scikit-learn, Python dans l’éducation ;
• Python Core : les dernières évolutions du langage Python et des outils qui vont bien autour ;
• Web & Cloud : cadriciels et outils pour faire des applications Web en Python ;
• Education : une journée de conférence sur l’utilisation de Python dans l’éducation (scolaire, universitaire ou hors système). Cette journée est gratuite pour les professionnels de l’enseignement et les membres des associations intervenant dans l’apprentissage du « code », sur présentation du code promo EPI4PY ;
• 8 ateliers de 90 minutes ;
• une session de lightning talks.

Du 11 mai au 26 juin 2017 aura lieu la 3è édition du « Printemps de l’Innovation Open Source » (« OSIS ») à Paris. Cet événement est propulsé par l’Irill (Institut de Recherche en Informatique et Logiciel Libre de Inria, Université Paris-Diderot et l’Université Pierre et Marie Curie) et le GTLL (Groupe thématique Logiciel Libre) du pôle de compétitivité Systematic Paris-Region.

À travers 8 conférences (Big Data, IoT, Cloud, Qualité Logicielle, Blockchain), l’OSIS 2017 va mettre en lumière les projets issus de la recherche et de l’innovation française en matière d’open source et de logiciel libre.

Après avoir accueilli plus de 220 pythonistes l’an dernier, la conférence PyData Paris change de nom pour s’appeler PyParis et revient en juin (12 et 13 juin 2017). Le changement de nom se justifie par l’élargissement du programme puisque, cette année, il y aura quatre grands thèmes à l’honneur :

• l’analyse de données (data science) en Python, qui correspond aux thèmes de PyData l’an dernier ;
• le Web, le cloud, les applications ;
• le langage Python, ses évolutions, ses outils ;
• l’utilisation de Python dans l’éducation — scolaire, universitaire, ou hors des sentiers battus.

L’appel à propositions est en ligne pour encore une semaine. Les présentations se feront en anglais devant une audience internationale (300 à 400 personnes attendues).

La conférence s’inscrit dans le cadre de l’OSIS (printemps de l’innovation open-source).