Programme PYTHON POUR SCIENTIFIQUES

Participants : Développeur, chef de projets proche du développement, ingénieur scientifique sachant coder.

Durée : 3 jours - 21 heures
Tarif : Nous contacter pour une formation INTER – INTRA ou en COURS PARTICULIER

Lors du stage de formation PYTHON POUR SCIENTIFIQUES au prix de 1500 € vous apprendrez à travailler avec le langage Python, découvrez son interface ainsi que ses fonctionnalités.

Pendant ce stage vous découvrirez les bases de la programmation et de l'algorithmique. Vous mettrez en oeuvre les différentes étapes clefs de la construction d'un programme informatique au travers du langage Python.

La formation est délivrée en présentiel ou distanciel (e-learning, classe virtuelle, présentiel et à distance). Le formateur alterne entre méthodes démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). La validation des acquis peut se faire via des études de cas, des quiz et/ou une certification.

Cette formation est animée par un consultant-formateur dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des diplômes et/ou testées et approuvées par l’éditeur et/ou par Audit Conseil Formation.

Dates des formations
Du 22/10/2024 au 24/10/2024Demander un devis
Du 15/01/2025 au 17/01/2025Demander un devis
Du 16/04/2025 au 18/04/2025Demander un devis
Du 24/09/2025 au 26/09/2025Demander un devis
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Les objectifs

Implémenter
Implémenter
de manière rigoureuse des Design Patterns reconnus
Utiliser
Utiliser
les techniques avancées du langage Python
Optimiser
Optimiser
les performances de vos programmes à l'aide du monitoring et du parallélisme
Packager
Packager
et déployer ses artefacts Python

pré-requis

Maîtriser l'algèbre, l'algèbre linéaire, les bases de Python ainsi que l'affichage des données.
Maîtriser l'algorithmique, connaître les bases de l'algèbre.

Moyens pédagogiques, techniques et d'encadrement

  • 1 poste de travail complet par personne
  • De nombreux exercices d'application
  • Mise en place d'ateliers pratiques
  • Remise d'un support de cours
  • Remise d'une attestation de stage

Modalités d'évaluation des acquis

- Evaluation des besoins et objectifs en pré et post formation
- Evaluation technique des connaissances en pré et post formation
- Evaluation générale du stage

Accessibilité handicapés

  • Au centre d’affaires ELITE partenaire d’ACF à 20 m.
  • Guide d’accessibilité à l’accueil.

Le Programme

SYNTAXE DU LANGAGE

Les identifiants et les références.
Les conventions de codage et les règles de nommage.
Les blocs, les commentaires.
Les types de données disponibles.
Les variables, l'affichage formaté, la portée locale et globale.
La manipulation des types numériques, la manipulation de chaînes de caractères.
La manipulation des tableaux dynamiques (liste), des tableaux statiques (tuple) et des dictionnaires.
L'utilisation des fichiers.
La structure conditionnelle if/elif/else.
Les opérateurs logiques et les opérateurs de comparaison.
Les boucles d'itérations while et for. Interruption d'itérations break/continue.
La fonction range.
L'écriture et la documentation de fonctions.
Les Lambda expression.
Le module Math
Les générateurs.
La structuration du code en modules.
Mapper, réduire, filtrer
Anaconda

LE YIELD , LES GENERATEURS et ITERATEURS DE PYTHON

Les particularités du modèle objet de python
L’écriture des classes et leur instanciation Les constructeurs et les destructeurs.
La protection d'accès des attributs et des méthodes.
La nécessité du paramètre Self.
L'héritage simple, l'héritage multiple, le polymorphisme.
Les notions de visibilités.
Les méthodes spéciales.
L'introspection.
L'implémentation des interfaces.
Les bonnes pratiques et les modèles de conception courants.
L'utilisation du mécanisme d'exception pour la gestion des erreurs.

PYTHON YIELD

Le yield return
MODULE PIP
Utilisation de PIP
PYPI

MATPLOTLIB

Utilisation de la bibliothèque
Affichage dans un graphique
Affichage de sous graphe
Affichage de polynômes et sinusoidales

JUPYTER

Presentation et utilisation avec MatPlotLib et Numpy

NUMPY

Les tableaux et les matrices
L’algèbre linéaire
Le shape des matrices et le reshape
Le produit
La transposée
La trigonométrie
L’inversion de matrice
Les nombres complexes
L’algèbre complexes
Numpy et MatPlotLib

 

SCYPY

L’écart Type
La variance
La régression linéaire