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Vallée Du Lude
Thursday, 25 July 2024

Fiche N 1 Cuisine 485 mots | 2 pages BACCALAURÉAT N°1 Nom et prénom du candidat: Gros Pierre-Louis 1ère Bac Pro (cocher la case) Compétence globale (Indiquer la compétence choisie – ex: C1-3 Cuisiner) Compétence opérationnelle (Indiquer la compétence choisie – ex: C1-3. 7 Optimiser la production) X Pôle 1 C1-3. 7 Optimiser la…. Progression pédagogique bac pro tma 21799 mots | 88 pages 3 ANS BAC PROFESSIONNEL TECHNICIEN MENUISIER AGENCEUR Exemple de progression pédagogique Préambule Remerciements Référentiel et certifications 2nde professionnelle 1ère professionnelle Terminale professionnelle Plannings prévisionnels 2nde professionnelle 1ère professionnelle Terminale professionnelle Académie de Rennes - Bac pro 3 ans – mai 2009 Préambule Les contenus de formation technologiques et professionnelles pour les classes de 2nde, de 1ére et de terminale du Bac Professionnel…. Guide 6137 mots | 25 pages 14 Constitution du dossier professionnel réalisé par l'élève Première partie Fiches descriptives d'activités 25 Explicatif, descriptif, exemples d'une fiche 26 Deuxième partie Approfondissement d'une activité professionnelle 31 Explicatif et descriptif Annexes Critères d'évaluation des fiches descriptives d'activités et du fascicule «approfondissement d'une activité….

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1 C1­1. 2 3 4 5 C1­2 C1­2…. fbc bac pro cuisine 3024 mots | 13 pages Tableau de compétences BAC PRO cuisine Pole de compétences n° 1: organisation et production culinaire Evaluation Organiser la production 0 C1-1. 1 Recueillir les informations et renseigner…. dossier prof pole1, pole2 pole3, pole4 et pole4 bac pro service et commercialisation restaurant 465 mots | 2 pages cuisine & commercialisation et services en restauration Grille d'auto-analyse et d'aide à la rédaction d'une fiche bilan de compétences Vous pouvez insérer ici une photographie illustrant votre description Préparation de l'épreuve E22 – sous épreuve présentation d'un dossier professionnel Nom et prénom: Classe: Baccalauréat professionnel: cuisine commercialisation et services en restauration Seconde Première terminale une démarche: Les questions…. baccalauréat 1642 mots | 7 pages Baccalauréat Professionnel CUISINE DOSSIER PROFESSIONNEL Epreuve E22 NOM Prénom SESSION 201.. SOMMAIRE I. Présentation du candidat et de son cursus de formation …………………………………2 II.

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348 mots 2 pages BACCALAUREAT PROFESSIONNEL cuisine et commercialisation services en restauration Epreuve E22 – présentation du dossier professionnel Fiche bilan de compétences N° Nom et prénom du candidat: Classe: Date, période: 23/09/2013 au 18/10/2013 Baccalauréat professionnel:  cuisine  commercialisation et services en restauration Choix de la compétence opérationnelle décrite: Pôle Compétences Compétence opérationnelles pôle 1 C3-1 Animer une équipe C3-1. 4 Gérer les aléas de fonctionnement liés au personnel pôle 2  pôle 3  pôle 4  pôle 5 INTITULE DE LA SITUATION PROFESSIONNELLE CHOIX DE LA SITUATION PROFESSIONNELLE Apprendre au nouveau commis les plats du restaurant J'ai choisi cette situation professionnelle car elle me permet de visualiser le travail d'une autre personne 1 Le contexte de réalisation de la situation professionnelle Le Morpho est un restaurant traditionnel français situé dans la galerie marchande de Géant Casino. Il y a 4 employés; 2 en salle, 2 en cuisine.

Dissertation: Fiches bilan compétences pôle 3.

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Fusion de DataFrames à l'aide de merge(), les arguments passés sont les dataframes à fusionner avec le nom de la colonne. df1 = ad_csv("") merged_col = (df, df1, on='Name') merged_col Un argument supplémentaire 'on' est le nom de la colonne commune, ici 'Name' est la colonne commune donnée à la fonction merge(). df est la première trame de données et df1 est la deuxième trame de données à fusionner. Renommer les colonnes de dataframe à l'aide de rename(), les arguments passés sont les colonnes à renommer et à mettre en place. Introduction à Pandas. country_code = (columns={'Name': 'CountryName', 'Code': 'CountryCode'}, inplace=False) country_code Le code 'inplace = False' signifie que le résultat serait stocké dans un nouveau DataFrame au lieu de l'original. Création manuelle d'un dataframe: student = Frame({'Name': ['Rohan', 'Rahul', 'Gaurav', 'Ananya', 'Vinay', 'Rohan', 'Vivek', 'Vinay'], 'Score': [76, 69, 70, 88, 79, 64, 62, 57]}) # Reading Dataframe student Trier le DataFrame à l'aide de la méthode sort_values().

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Un array correspond à un tableau de valeurs du même type. Les opérations mathématiques sont facilitées par un ensemble de fonctions accessibles dans le package numpy. Le site offre un large panorama des fonctionnalités de numpy. NB: L' alias np est très souvent utilisé pour désigner numpy Petit rappel: en python, les indices commencent à zéro.

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Approches méthodologiques et transversales sur les questions de genre et d'ethnicité By Christian Culas, Stéphane Lagrée, François Roubaud, and Christophe Gironde Représentations liées aux catégories de sexe chez les enfants en contexte scolaire By Séverine Ferrière and Aurélie Lainé

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La combinaison de value_counts() avec l'option graphique à barres permet une visualisation rapide des caractéristiques de catégorie. Dans le code ci-dessous, je regarde la distribution du thal (une mesure du flux sanguin vers le cœur) en utilisant cette méthode. import as plt% matplotlib lue_counts()() En utilisant la fonction groupby, nous pouvons tracer la pression restante moyenne par slope_of_peak_exercise_st_segment. oupby("slope_of_peak_exercise_st_segment")()(kind='bar') Les tableaux croisés dynamiques Pandas peuvent également être utilisés pour fournir des visualisations de données agrégées. Ici, je compare le sérum_cholestérol_mg_per_dl moyen par type de poitrine et la relation avec la maladie cardiaque. 10 astuces Pandas qui rendront votre travail plus efficace. Transformation d'entités Pandas possède également un certain nombre de fonctions qui peuvent être utilisées pour la plupart des transformations d'entités que vous devrez peut-être entreprendre. Par exemple, les bibliothèques d'apprentissage automatique les plus couramment utilisées exigent que les données soient numériques.

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Ensuite, pour vérifier le résultat, nous utilisons la fonction d'impression. Afin de manipuler des séries temporelles, nous avons besoin d'un index datetime afin que dataframe soit indexé sur l'horodatage. Ici, nous ajoutons une nouvelle colonne supplémentaire dans pandas dataframe. Code n ° 4: string_data = [ str (x) for x in range_date] print (string_data[ 1: 11]) ['2019-01-01 00:01:00', '2019-01-01 00:02:00', '2019-01-01 00:03:00', '2019-01-01 00:04: 00 ', ' 2019-01-01 00:05:00 ', ' 2019-01-01 00:06:00 ', ' 2019-01-01 00:07:00 ', ' 2019-01-01 00: 08:00 ', ' 2019-01-01 00:09:00 ', ' 2019-01-01 00:10:00 '] Ce code utilise simplement les éléments de data_rng et est converti en chaîne et en raison du grand nombre de données, nous découpons les données et imprimons la liste des dix premières valeurs string_data. En utilisant le for each loop in list, nous obtenons toutes les valeurs qui sont dans la série range_date. Manipulation des données avec pandas get last 4. Lorsque nous utilisons date_range, nous devons toujours spécifier la date de début et de fin.

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rt_values(by=['Score'], ascending=True) Trier le DataFrame à l'aide de plusieurs colonnes: rt_values(by=['Name', 'Score'], ascending=[True, False]) Création d'une autre colonne dans DataFrame, Ici, nous allons créer un pourcentage de nom de colonne qui calculera le pourcentage du score de l'étudiant en utilisant la fonction d'agrégation sum(). student['Percentage'] = (student['Score'] / student['Score']()) * 100 Sélection de lignes DataFrame à l'aide d'opérateurs logiques: # Selecting rows where score is # greater than 70 print(student[>70]) # Selecting rows where score is greater than 60 # OR less than 70 print(student[(>60) | (<70)]) Indexation & Slicing: Ici, est la base de l'étiquette et est une méthode basée sur la position d'entier utilisée pour le découpage et l'indexation des données. # Printing five rows with name column only # i. e. Pandas | Manipulation de base des séries chronologiques – Acervo Lima. printing first 5 student names. print([0:4, 'Name']) # Printing all the rows with score column # only i. printing score of all the # students print([:, 'Score']) # Printing only first rows having name, # score columns i. print first student # name & their score.

Dans le code ci-dessous, je démontre comment vous pouvez utiliser d'autres fonctions pandas pratiques, select_dtypes et lumns, pour remplir uniquement les valeurs numériques avec la moyenne. Visualiser des données Tracer chez les pandas n'est pas vraiment chic, mais si vous souhaitez identifier rapidement certaines tendances à partir de données, cela peut souvent être le moyen le plus efficace de le faire. Manipulation des données avec pandas avec. La fonction de traçage de base consiste simplement à appeler () sur une série ou une trame de données. Le tracé dans pandas fait référence à l'API matplotlib, vous devez donc d'abord importer matplotlib pour y accéder. Cette fonction prend en charge de nombreux types de visualisation différents, notamment des lignes, des barres, des histogrammes, des diagrammes en boîte et des diagrammes de dispersion. Là où la fonction de traçage dans pandas devient vraiment utile, c'est lorsque vous la combinez avec d'autres fonctions d'agrégation de données. Je vais donner quelques exemples ci-dessous.