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 Python – bases et introduction  aux librairies scientifiques

Python – bases et introduction aux librairies scientifiques

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Objectifs
Programme

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

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 tempsréel)


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) 

Public visé

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

Prérequis

Expérience de la programmation et de l'algorithmique 

Méthodes pédagogiques

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

Modalités d'évaluation

Formulaire d'autoévaluation en amont et aval de la formation, exercices pratiques de fin de
séquences, questionnaires d’évaluation à chaud et à froid 

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