ÉcoleCQ2019: Difference between revisions

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* Importer le projet OpenRefine produit par la tâche
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* Faire un undo sur les données manquantes
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* Remplacer les données manquantes par un 0
* Remplacer les données manquantes du nombre d'extermination par un 0
* Ajouter une colonne saison
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* Sauvegarder le jeu de données résultats
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Revision as of 21:43, 16 May 2019

École de printemps Calcul Québec 2019

Analyse de données avec Python - Objectifs

Intro au supercalculateur

  • Aller sur le wiki de Calcul Canada et chercher École 2019
  • Téléverser le fichier de soumission proposé sur le wiki sur le cluster
  • Créer un répertoire qui contiendra le script de soumission et y déplacer le script
  • Augmenter la durée de la tâche à 2 minutes avec nano
  • Modifier l'account avec nano
  • Soumettre la tâche
  • Récupérer les fichiers de résultats

Intro à OpenRefine

  • Importer le projet OpenRefine produit par la tâche
  • Faire un undo sur les données manquantes
  • Remplacer les données manquantes du nombre d'extermination par un 0
  • Ajouter une colonne saison
  • Sauvegarder le jeu de données résultats

Intro à Pandas / Python

  • Téléverser le résultat vers Jupyter
  • Ouvrir le jeu de données résultat avec Pandas
  • Calculer la moyenne du nombre d'extermination par arrondissement
  • Calculer la somme d'exterminations par saison par année
  • Tracer un bar graph stacked du nombre d'extermination total par saison, par année


Intro au supercalculateur

Script de soumission

File : job.sh

#!/bin/bash
#SBATCH --time=00:00:30
#SBATCH --account=def-xyz
#SBATCH --ntasks=1
#SBATCH --cpus-per-task=1
#SBATCH --mem=512M

/project/def-sponsor00/projet/bin/simulation_punaises.py 5000