Python – Bases et introduction aux librairies scientifiques

Objectifs

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

Programme de la formation

- 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)

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique