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Numérilab - VSCode & Conda

Bienvenue dans cet atelier complet!

Cet atelier vous apprend à configurer et utiliser Conda, VSCode et Git pour développer des projets en sciences environnementales fiables et bien documentés, même si vous êtes débutant.

Objectifs

À la fin de cet atelier, vous serez capable de :

  • Installer et gérer Miniforge (distribution Conda)
  • Créer et isoler des environnements Python pour chaque projet
  • Installer des librairies géospatiales complexes (GDAL, GeoPandas, Rasterio)
  • Configurer VSCode pour la géomatique
  • Utiliser Git et GitHub pour versionner et collaborer
  • Rendre vos projets reproductibles via environment.yml

Structure de l'atelier

├── Formation (60 mins)
│   ├── Conda - Gestion des environnements
│   ├── VSCode - Éditeur pour géomatique
│   ├── Git & GitHub - Traçabilité et collaboration
│
├── Exemples Pratiques (30 min)
│   ├── Test de l'environnement
│   └── Importation d'images satellitaires

Démarrage rapide

Option 1 : Lire la formation complète

Consultez la formation complète pour une explication détaillée de chaque concept.

Option 2 : Valider votre environnement rapidement

Avez-vous déjà Conda et VSCode? Lancez directement le test de l'environnement (2-3 min).

Option 3 : Exercices pratiques

Explorez les exemples pratiques avec des données Sentinel-2 réelles (10-15 min).

Prérequis

  • Windows 10/11, macOS, ou Linux
  • Connexion internet (pour les téléchargements)
  • ~2 GB d'espace disque libre
  • Aucune connaissance préalable requise - nous commençons de zéro!

Lectures recommandées

  1. Débutant complet : Commencez par 1. Introduction
  2. Expérience Python : Allez directement à 2. Conda
  3. VSCode déjà utilisé : Sautez à 3.4 Git & GitHub

Qu'est-ce que vous apprendrez?

Conda - Pourquoi c'est indispensable pour la géomatique

  • Gestion des dépendances C (GDAL, PROJ)
  • Isolation des environnements
  • Reproductibilité garantie

VSCode - L'éditeur parfait pour la data science

  • Extensions essentielles
  • Intégration Conda automatique
  • Terminal intégré et Jupyter

Git & GitHub - Traçabilité et collaboration

  • Version locale vs. sauvegarde cloud
  • Commits avec messages explicites
  • Workflow git simplifié

Ressources fournies

Ressource Description
environment.yml Fichier prêt à l'emploi avec toutes les librairies géospatiales
settings.json Configuration VSCode optimale pour la géomatique
Notebooks Exemples exécutables avec données réelles (Sentinel-2)
Guides PDF Documentation téléchargeable offline

Déploiement du projet

Ce projet est hébergé sur GitHub et accessible en ligne via cette documentation.

Pour cloner et utiliser localement :

git clone https://github.com/tofunori/numerilab-vscode-conda.git
cd numerilab-vscode-conda
conda env create -f resources/environment.yml
conda activate numerilab
code .

Contribution

Trouvez une erreur? Une suggestion? Contribuez sur GitHub!

Support

Prêt à commencer? → Lancer la formation