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Formation Python – Bases et introduction aux librairies scientifiques


Objectifs

Connaître les concepts du langage Python ainsi que les principales librairies scientifiques : NumPy, Pandas, Matplotlib...

Compétences visées

- Débuter dans Python
- S'approprier les bases du langage
- Savoir programmer par modules et créer des packages
- Utiliser la librairie (bibliothèque) standard de Python
- S'initier à la programmation objets
- Aller plus loin au travers d'éléments de syntaxe avancée
- Acquérir de bonnes pratiques de développement
- Gérer des tableaux de données, effectuer des calculs numériques avec NumPy
- Tracer des graphiques et visualiser les données avec Matplotlib
- Manipuler, transformer, agréger, indexer des données, réaliser des statistiques avec Pandas
- S'initier aux principales librairies de Machine Learning / Deep Learning

Public

Profil scientifique désireux d'acquérir les bases du langage Python pour être autonome lors de l'utilisation des librairies scientifiques

Pré-requis

Expérience de la programmation et de l'algorithmique

Méthode pédagogique

Chaque chapitre s'achève par des travaux pratiques qui mettent en oeuvre les éléments présentés. Les TP utilisent les outils Pycharm ou Spyder selon les souhaits.
Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques dans le logiciel Python.

Programme

- Introduction rapide

  • Historique
  • Installation
  • Premier programme
  • Principales versions
  • Prise en main de IPython

- Bases du langage

  • Opérateurs et expressions
  • Instructions de contrôle
  • Fonctions
  • Structures de données

- Modules et packages

  • Programmation modulaire
  • Importation de modules
  • Du module au Package

- Librairie standard

  • Gestion des fichiers
  • Gestion des répertoires
  • Interface avec le système

- Programmation objets (bases)

  • Définition de classes
  • Héritages
  • Gestion des exceptions
  • Surcharge des opérateurs

- Syntaxe avancée

  • Définitions fonctionnelles de listes
  • Itérateurs et générateurs
  • Décorateurs
  • Instructions "with" et Contextlib
  • Lambda fonctions

- Aide au développement

  • Documentation de code
  • Tests unitaires
  • Debugger
  • Installation de packages (pip)

- NumPy

  • Base de NumPy (tableaux et types)
  • Entrées/Sorties
  • Fonctions utiles
    • corrélation de données
    • polynômes
    • programmation fonctionnelle
  • Manipulation de matrices

- Matplotlib

  • Structure d'un graphe - éléments esthétiques
  • Layout et Annotations
  • Graphes en 3D
  • Graphes interactifs
  • Introduction à Seaborn
  • Introduction à VisPy (3D temps-réel)

- Pandas

  • Manipulation de Series et DataFrames
  • Indexation, Catégories
  • Fonctions numériques et statistiques
  • Lecture & écriture de données
  • Transformation de données
  • Agrégations
  • Time-Series
  • Visualisation

- Machine Learning

  • Introduction à SciKit-Learn
  • Introduction à TensorFlow
  • Introduction à PyTorch (Deep Learning)

Modalités d'évaluation

Un formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.
Des exercices pratiques seront proposés à la fin de chaque séquence pédagogique pour l'évaluation des acquis.
En fin de formation, vous serez amené(e) à renseigner un questionnaire d'évaluation à chaud.
Une attestation de formation vous sera adressée à l'issue de la session.
Trois mois après votre formation, vous recevrez par email un formulaire d'évaluation à froid sur l'utilisation des acquis de la formation.

Pour aller plus loin

Nous vous recommandons les formations Python pour la Data Science et Python avancé

Solutions de financement

Cette formation peut être financée :
  • dans le cadre du plan de développement des compétences de votre Entreprise
  • par l’OPCO (opérateur de compétences) de votre Entreprise ou le FAF (Fonds d’Assurance Formation) pour les professionnels libéraux
  • par Pôle Emploi dans le cadre du dispositif de l'Aide Individuelle à la Formation (soumis à accord de votre Agence)
  • à titre personnel

Accessibilité

Vous souhaitez suivre notre formation Python – Bases et introduction aux librairies scientifiques et êtes en situation de handicap ? Merci de nous contacter afin que nous puissions envisager les adaptations nécessaires et vous garantir de bonnes conditions d'apprentissage


Ce que pensent nos clients de la formation Python – Bases et introduction aux librairies scientifiques

M. Andrian N., Airbus Defence & Space
L'équilibre parfait entre les TP et la théorie. Animateur excellent
Mme Carole C., Ingénieure chez Airbus Defence & Space
Parfait ! Formateur très compétent et passionné
M. Jean-Claude S, Maître de Conférences en Informatique à Agrosup Dijon
Très bonne introduction aux bases de Python et de la Data Science. Parfaite pour débuter les Data Science et Python. Formateur très bien avec un débit adapté, à l'écoute et une très bonne pédagogie

La formation Python – Bases et introduction aux librairies scientifiques dans nos Centres ou en distanciel

  • Tarif : 1 500 € HT
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A distance

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      Date de dernière modification : 13/02/2024