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Objectifs pédagogiques

  • Créer et paramétrer votre environnement de travail Python scientifique
  • Connaître l'écosystème scientifique de Python
  • Analyser les données avec NumPy, Pandas et SciPy
  • Visualiser les données avec Matplotlib et Pandas.

Niveau requis

Avoir de bonnes connaissances en langage Python ou avoir suivi la formation PYT "Python - Par la pratique".

Public concerné

Ingénieurs, développeurs, scientifiques, enseignants ou toute personne souhaitant se former sur les calculs scientifiques avec Python.

Programme

Introduction

  • Installer la SciPy Stack facilement avec Anaconda
  • Les notebooks Jupyter
  • Environnements de développement intégrés

NumPy

  • Introduction
  • Pourquoi avez-vous besoin de NumPy ?
  • Pourquoi des tableaux ?
  • Créer un tableau avec NumPy
  • Manipuler les tableaux NumPy
  • Broadcasting
  • Les fonctions universelles
  • Extraire les informations significatives de vos données
  • Masques booléens
  • Charger et sauvegarder vos tableaux
  • Données structurées

Pandas

  • Introduction
  • Séries (Series)
  • Tableau de données (DataFrame)
  • Lire / exporter des données sous différents formats
  • Indexation et sélection des données
  • Opérations simples
  • Traiter les données manquantes
  • Informations sur les données : taille, type, mémoire
  • Changer le type des données
  • Traitement avancé des données
  • Tableau croisé dynamique
  • Segmenter les données
  • Moyenne glissante
  • Ajouter des dimensions
  • Manipuler les MultiIndex
  • Travailler avec des chaînes de caractères
  • Traiter des données temporelles
  • Quelles options pour les données massives?

Matpotlib et Pandas plot

  • Introduction
  • Interface MATLAB vs orientée objet
  • Graphique linéaire
  • Nuage de points
  • Histogramme
  • Représenter plusieurs graphiques
  • Graphique 3D
  • Interagir avec les graphiques dans le notebook Jupyter
  • Modifier les graduations et les axes
  • Représentation graphique avec Pandas

SciPy

  • Introduction
  • Intégration
  • Algèbre linéaire
  • Transformée de Fourier (FFT)
  • Interpolation
  • Ajustement de courbe

Modalités d’évaluation des acquis

L'évaluation des acquis se fait :

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

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