🚀 Projet 3 - Les mondes lointains
Épreuve terminale · Semaine 3 - Étude scientifique complète · Mission : Espace · 20 % de la note
📓 Carnet de mission - Dre Maya de la Boucle

Native de Sainte-Data

Dernière mission, et pas la plus petite : l'espace. Après le volcan et la forêt, je veux mener une vraie petite étude scientifique, du début à la fin : partir de données, en sortir des statistiques, tracer la relation entre deux grandeurs, et surtout prédire une mesure que je n'ai pas encore observée.

Choisis le monde qui t'attire dans le menu, puis fais parler ses données. - Maya
🎯 Les ingrédients obligatoires

🪐 Voir l'énoncé du projet - la mission, le menu de sujets, les données, les ingrédients obligatoires et la grille.

🧭 Comment travailler cette épreuve

  • Travaille dans le lien Colab remis par la prof pour ce projet.
  • Avance étape par étape : une cellule, tu l'exécutes, tu vérifies, puis la suivante (raffinement graduel).
  • Affiche temporairement tes valeurs intermédiaires pour vérifier.
  • Garde tes fonctions courtes et nommées par un verbe.
🤖 Utilisation de l'intelligence artificielle

L'IA est permise pour te faire expliquer une notion ou un message d'erreur, et regarder des exemples similaires.
Mais la solution doit être travaillée par toi : tu dois pouvoir expliquer chaque ligne.
Copier-coller une solution complète sans la comprendre n'est pas accepté et se verra en évaluation.
🪐 À toi de jouer

Crée tes propres cellules au fur et à mesure : du texte pour expliquer ta démarche, du code pour tester par petits morceaux.

Travailles par petit pats par petites étapes.

Travaille chaque code en-dehors des fonctions, avant de l'envelopper dans une fonction que tu appelles (alternative appelle la fonction au début).

Mets une courte docstring en en-tête de chaque fonction, et un commentaire en bout de ligne pour les calculs complexes.

📂 Les données
🧭 Étape 0 - Je choisis mon sujet (jour 1)

Ce projet se choisit. Au jour 1, tu déclares ton sujet (en classe et sur le clavardage) et tu l'inscris dans la cellule de code juste en dessous.

Tu prends un sujet proposé dans l'énoncé ou trouvé en ligne (des données spatiales), à faire approuver par la prof au jour 1.

Quel que soit ton sujet, ton programme doit contenir les mêmes ingrédients obligatoires (plus bas) : c'est ce qui est corrigé.

Mes données proviennent de l'organisme blablabla, et sont dans un format (dire CSV ou JSON ou XML) avec quatre colonnes d'intérêt : blablabla, blabla, blablab. L'URL est blablabla. Ces données ont été colligées par blablabla lors de blablabla.

🌌 Option - les données suggérées dans l'énoncé

https://code.experimentations.xyz/projet-3/#/menu
🌌 Option - tes propres données trouvées sur internet

Sources recommandées pour l'option 7 (à faire approuver au jour 1) :
  • NASA Exoplanet Archive - exoplanètes
  • USGS / NASA Earthquake Catalog - séismes
  • JPL Small-Body Database / NASA NEO - astéroïdes, géocroiseurs
  • NASA Open Data Portal (data.nasa.gov)
  • ESA / Gaia - catalogues d'étoiles (diagramme HR), météo spatiale
Condition d'acceptation : sujet spatial, deux grandeurs numériques reliées, deux textes dont une catégorie, et assez de lignes pour faire toutes les statistiques.
In [1]:
# Etape 0 - Je declare ma sources
sujet = "etoiles"
source = "" # tu dois la changer
print("Sujet choisi :", sujet)
print("Ma source", source)
print("Les champs d'intérêt: blabla, blabla, blabla")

Sujet choisi : 
Ma source https://code.experimentations.xyz/projet-3/donnees/exoplanetes.csv
Les champs d'intérêt: blabla, blabla, blabla
In [ ]:
In [ ]:
🧮 Les calculs
In [ ]:
In [ ]:
📊 Les graphiques

Cette section affiche trois graphiques dont notamment :

  1. Le graphique multicourbes de blablabla : blablabla
  2. **La figure de double-répartition de blablabla ** : blablabla.
  3. Le nuage de points + la droite d'ajustement ou prédiction blabla : blablabla.

Chaque graphique est calculé par une fonction et affiché par une autre fonction.Rajoute tes blocs de texte de de code.

In [ ]:
import matplotlib.pyplot as plt
In [ ]:
🔭 Le rapport scientifique
In [ ]:

✍️ Ta conclusion¶

En quelques phrases, réponds en scientifique :

  • La relation : quelle est la relation observée entre les données ?
  • La prédiction : quelle valeur ou formule ton programme prédit-il et a-t-elle du sens ?
  • Les catégories : que remarques-tu en comparant les deux groupes ?
📔 Carnet de bord (ton README)

  • À quoi sert ton programme concrètement (1-2 phrases)
  • Les ENTRÉES : quelles données reçoit-il (ton sujet, les colonnes) et le format ?
    Parle de ta source - qui a colligé ces données, quelle est l'url ?
  • Les TRAITEMENTS : les statistiques, les calculs mathématiques, la fonction avancée expérimentée
  • Les SORTIES : le rapport affiché, les fichiers, et les graphiques
Tu remets un fichier README séparé (gabarit README.md dans le site du cours).

⚠️ Personnalisé pour TON sujet : pas une description générale. Dis ce que ton programme fait pour Maya,
décris tes données, et nomme tes sorties (le rapport, la prédiction, les graphiques).