Scipy fait partie avec numpy, statsmodels, scikit-learn et matplotlib de l’ensemble minimal de survie en python du datascientist. Ce sont des projets opensources, et il est possible d’y contribuer pour résoudre des problèmes ou améliorer ces éléments.
Il est possible d’y contribuer dès votre formation ! Cela n’est pas compliqué, et cela demande juste de la motivation (et cela peut faire très bien sur un CV).
Lors de l’intersemestre H21, un étudiant motivé, Arthur Volant, a souhaité contribuer à scipy sous forme d’une TZ. Dans ce cadre il a réalisé quelques contributions importantes et des contributions mineures, ses premières contributions ont été relues par Matthias Bussonnier (co-fondateur du projet Jupyter) sur le plan technique et communautaire, et par moi-même sur le plan mathématique et technique.
Le 8 septembre à 16h30, Arthur Volant présentera ses contributions à scipy, en abordant l’aspect mathématique des méthodes concernées, l’aspect computationnel, l’aspect technique et l’intégration vis-à-vis du reste du code de scipy. Il présentera également un retour d’expérience vis-à-vis de la contribution à un gros projet open-source. Cette présentation est ouverte au public.
Cette présentation a pour objectif principal de présenter le travail effectué, et d’expliquer comment fonctionne la contribution à un vrai gros projet logiciel open-source. Si vous êtes intéressé par contribuer, mais que vous vous êtes toujours dit que c’était compliqué, que ce n’était pas pour vous, qu’il fallait un excellent niveau scientifique et technique, cette présentation est faite pour vous !
Si vous êtes uniquement intéressé par comment fonctionne scipy, une des briques de base de l’écosystème scientifique en python, cette présentation d’un étudiant pourra, au moyen de l’exposé de contributions sur une sous-partie ciblée, vous éclairer.
Modalités :
- en visio sur https://webconf.utc.fr/b/jea-st6-xhu-7am
- date et heure: mercredi 8 septembre, 16h30,
- durée: environ une heure, questions comprises,
- public: tout public intéressé.