Plan de bataille pour notre ParcoursSup.py.git

1. OK Comprendre ce qu’on va devoir implémenter,
2. OK Vérifier qu’on va savoir tout faire, et que tout sera faisable “simplement” en Python,
3. OK Commencer à écrire des modèles de script ou de notebook, avec des TODO clairs et une architecture déjà bien définie,
4. OK Travailler morceau par morceau,
5. OK Générer des données synthétiques, peut-être sous le même format que les exemples (ordreappel/exemples et propositions/exemples),
6. TODO Débogguer les algorithmes pour coller aux fichiers d’exemple de l’implémentation en Java.
7. TODO Essayer chaque morceau sur de petits exemples de données (par exemple une ville avec 3 lycées, 3 classes de terminales chacun, et 3 établissements supérieur avec 3 formations chacun),
8. TODO Écrire de belles explications,
9. TODO Intégrer les contraintes dans l’algorithme (boursiers, candidats hors académie),
10. TODO Ajouter les vœux dans les établissements avec internats,
11. TODO Simuler sur plusieurs jours en simulant les choix de certains candidats ?
12. TODO Internats non mixtes ??

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Ce document texte et cet autre document PDF donnent plein d’explications.

Calcul de l’ordre d’appel

TODO

Calcul des propositions de formations

TODO

Calcul des propositions d’hébergement en internat

TODO

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Bonus

Carte interactive

• La carte interactive est impressionnante. On pourrait faire pareil (avec des données simulées, à l’échelle de la France ?!).
• Dans un notebook Jupyter, IPyLeaflet est très facile à utiliser.
• En fait, on pourrait peut-être même utiliser le code de leur carte, mais avec nos données synthétiques !?

Statistiques

• ?

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:scroll: Licence ?

Code libre, sous licence MIT (file LICENSE). © Lilian Besson et Bastien Trotobas et collaborateurs, 2018.