Formation Développeur Python Python - Calculs scientifiques

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Objectifs de formation

A l’issue de cette formation, vous serez capable de :

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

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

Formation délivrée en présentiel ou distanciel* (e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance).

Le formateur alterne entre méthode** démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation).

Variables suivant les formations, les moyens pédagogiques mis en oeuvre sont :

• Ordinateurs Mac ou PC (sauf pour les cours de l'offre Management), connexion internet fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour le distanciel)
• Environnements de formation installés sur les postes de travail ou en ligne
• Supports de cours et exercices

En cas de formation intra sur site externe à M2i, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel

** ratio variable selon le cours suivi

Prérequis

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

Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.

Modalités d’évaluation des acquis

• En cours de formation, par des exercices pratiques de programmation en cohérence avec les objectifs de ce programme

Accessibilité de la formation

Le groupe M2i s'engage pour faciliter l'accessibilité de ses formations. Les détails de l'accueil des personnes en situation de handicap sont consultables sur la page Accueil et Handicap.

Modalités et délais d’accès à la formation

Les formations M2i sont disponibles selon les modalités proposées sur la page programme. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation.

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