Formation Python Perfectionnement
Orientée scientifique
4 jours – 28 heures en présentiel ou à distance
Manipuler différents outils mathématiques, appréhender les limites du langage à travers un code suivant des bonnes pratiques de l’ingénierie logicielle, gérer et collaborer sur des projets scientifiques
pRErequis
Posséder des connaissances de base en algorithmique est conseillé, mais aussi en Python ou dans un autre langage de programmation ainsi que des compétences en mathématiques statistiques
PublicS
Doctorants, ingénieurs, chercheurs
tarif ht/jour
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Tarif non applicable si accords-cadres client et coaching
Objectifs pédagogiques de la formation Python Perfectionnement orientée scientifique :
A l’issue de la formation, les participants seront capables d’utiliser Python et des librairies pertinentes pour manipuler différents outils mathématiques et appréhender les limites du langage à travers un code suivant des bonnes pratiques de l’ingénierie logicielle. L’objectif est d’avoir toute la compétence pour gérer et collaborer sur des projets scientifiques.
Contenu de la formation programmation Python Perfectionnement orientée scientifique :
- Notions d’algorithmique et langage de programmation
Où se situe Python dans le domaine de la programmation ?
- Les fonctions définies par le mot clef def
- Les fonctions lambda
- La bibliothèque standard, les modules et le mot clef import
- Les autres bibliothèques et le système de gestion pip
- Sauvegarder, organiser et appeler son code : les fichiers .py
- Principes fondamentaux des exceptions
- Gérer les erreurs simplement avec les blocs try et except
- Gérer un type d’erreur particulier
- Aller plus loin avec else, finally et pass
- Les assertions
- Définir et lancer ses propres erreurs
- Les principes du paradigme de la programmation objet
- Travailler avec des séquences d’éléments de base : les listes et les tuples
- Travailler avec des séquences d’objets : les dictionnaires
- Le module os et la gestion des fichiers
- La portée des variables en Python
- Les conventions de nommage et de gestion
- La création d’une classe
- Les attributs
- Les méthodes de classe et les méthodes statiques
- Principe de l’héritage
- Héritage simple et classe mère
- Héritage multiple et classes parentes
- Les méthodes de conteneur
- Les méthodes mathématiques et de comparaison
- Les décorateurs
- Les méthodes de pickle
- Accès aux données
- Manipuler différents formats de fichiers
- Visualiser ses données avec matplotlib et seaborn
- Manipuler des données massives
- Calculer avec Python (les erreurs d’arrondis et des solutions)
- Le module math
- Le module fractions
- Le module statistics
- Algèbre relationnelle avec Pandas
- L’aléatoire en informatique et le module random
- Algèbre linéaire : manipuler des vecteurs, matrices, tenseurs avec NumPy
- Résolution d’équations et équations différentielles ordinaires avec SciPy
- Optimisation avec SciPy
- Apprentissage statistique avec Scikit-learn (pré-traitement, classification, régression, clustering,)
- Vérifier le code : Pylint et Pychecker
- Déboguer le code avec la librairie ipdb
- Les tests unitaires avec Unittest
Poursuite de formation :
Prochaine session en présentiel :
Prochaine session à distance :
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Notre équipe vous répond en moins d’une heure.
D’autres sessions peuvent être organisées selon vos disponibilités, contactez-nous.
Possibilité de s’inscrire à la formation à tout moment.
Lieu de formation :
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7 allée de Londres
ZA Courtabœuf Paris-Saclay
91140 Villejust
0164 86 42 42
Liste de nos formations :
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