France, 2045. Les historiens affirment qu'une nouvelle forme de totalitarisme a traversé les générations des années 2000 : la data. On en a fait une idéologie (qui consiste à ne pas avoir d'idéologie), une preuve de la rationalité suprême, l'apogée de l'ère scientifique. Tout nos comportements, toute la nature, toutes les émotions sont des devenues des suites de 0 et de 1. Rien ne reste des mots, plus que des 0 et des 1.

Totalitarisme car il n'existait plus que le language binaire, et les autres furent laissés en décrépitude. La littérature perdit ses lettres de noblesse en une tripotée d'année, on ne rêvait plus où alors avec l'aisance décrépite des machines. Les algorithmes étaient devenus le subconscient.

Idée de Chapitre pour "Transgression" : Et si Sigmund Freud avait modélisé l'inconscient sous la forme d'un algorithme aléatoire ?

Aujourd'hui, je cherche à jouer avec la programmation et les ordinateurs pour ressentir la plaisir quand quelque chose marche. Juste pour butiner, prendre confiance, bâtir des fondations solides et sentir que cela marche, et que c'est incroyable. Et que je gagne, et que j'imagine de nouvelles solutions encore plus intelligentes.

Expérience 1 : programmer un jeu de morpion et regarder la solution qu'en cas de blocage

Je voudrai créer un plateau de jeu de morpion et pouvoir visualiser chaque coup des joueurs. Je créer un dictionnaire avec chaque variable représentant une case du jeu. Done

board = {'TopL':'X','TopM':'','TopR':'',

'MidL':'','MidM':'','MidR':'',

'LowL':'','LowM':'','LowR':''}

Je définis ensuite une fonction qui permet d'imprimer un jeu de morpion sur l'écran à partir du dictionnaire. Done

def printBoard(board):

print(board['TopL'] + '|' + board['TopM'] + ' |' + board['TopR'])

print('-+-+-')

print(board['MidL'] + ' |' + board['MidM'] + '|' + board['MidR'])

print('-+-+-')

print(board['LowL'] + ' |' + board['LowM'] + '|' + board['LowR'])

printBoard(Theboard)

Effectuer le Micro-Master du MIT : Statistics and Data Science

Je pensais pouvoir le faire tout de suite mais je préfère me donner 1 an avant de le commencer, histoire d'acquérir tous les fondamentaux dont j'ai besoin (tu pensais pouvoir acquérir un master sans avoir suivi un seul cours au préalable ?):

1.Data Analysis for Social Scientists (on EdX à partir du 9 février)

2. Capacité professionnelles en programmation Python (CodeAcademy et career path Data Analyst --> Data Scientist)

3. Le calcul infinitésimal, qui comprend le calcul différentiel et le calcul intégral (single variable, multivariable) (avec Brilliant)

4. Familiarité avec les séquences, limites, séries inifinies, théorème de dérivation des fonctions composées, intégrales multiples ou ordinaires (avec Brilliant)

5. Algèbre et calcul (avec Brilliant)

6. Théorie des probabilités (avec Brilliant)

7. Familiarité avec les vecteurs et matrices (avec Brilliant)

N'oublie pas que derrière le cours, tu produiras un carnet de bord quotidien sur le passage d'un individu lettré à un individu data-ifié, et que tu traqueras chacun des changements de paradigme. Et rappelle toi le plaisir, la peur, le frisson que tu ressens maintenant. Le même que tu ressentais devant la face Est de ta première ascension et les pieds qui se laissent guider où le corps les portent. Et les glaces et les neiges éternelles fondent alors, coulant alors en torrents violents dans tes veines. (OUI !!!!) Et n'oublie pas que comme une ascension, l'humilité fait l'élégance et l'élégance la puissance. A ses hautes altitudes, la mesure autorise, l'excès sanctionne. Reste humble et suscite chez toi la plaisir. Vis comme un épicurien.

Entrainement Data Analyst J1

C'est parti pour le développement de capacités professionnelles en programmation Python (CodeAcademy et career path Data Analyst --> Data Scientist).

Apprendre à programmer, c'est comme apprendre à parler une langue étrangère, et le plaisir qui nait quand on comprend quelqu'un nous parler. Comme de comprendre un auteur, un système de pensée comme Niezstche ou Camus qui dresse devant nous une nouvelle tour, sur laquelle on grimpe. Sur les épaules de géant.

"Being data literate is becoming almost important as literacy itself", notamment pour comprendre les soumissions du quotidien (merci Yves Citton).

Et les statistiques donnent du sens à des morceaux d'informations qui n'en ont aucun, dans l'absolu...