Python Avance

ASphere

Non finançable CPF
Tout public
En ligne
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
210000 €
Durée
Nous contacter
Niveau visé
Non diplômante
Localité
En ligne
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En présentiel
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 57 - Moyeuvre-Grande
Cette formation peut être dispensée dans votre entreprise dans les localités suivantes :
  • 08 - Ardennes
  • 10 - Aube
  • 51 - Marne
  • 52 - Haute-Marne
  • 54 - Meurthe-et-Moselle
  • 55 - Meuse
  • 57 - Moselle
  • 67 - Bas-Rhin
  • 68 - Haut-Rhin
  • 88 - Vosges
Objectifs

À la fin de la formation de 3 jours, vous serez capable de :

• Comprendre les concepts avancés de Python, y compris les fonctionnalités et techniques de programmation modernes.

• Utiliser efficacement les bibliothèques Python pour des applications avancées comme le Machine Learning et le Deep Learning.

• Définir, implémenter et optimiser des réseaux de neurones avec des frameworks tels que PyTorch.

• Exploiter les ressources web (GitHub, arXiv, bibliothèques) pour créer une bibliothèque de cas d'usages prête à l'emploi.

• Installer et utiliser des outils et bibliothèques avancés de manière autonome. 

Programme

JOUR 1 : PROGRAMMATION ORIENTÉE OBJET (POO) ET GESTION DES ERREURS

- •Introduction à la formation et objectifs

• Concepts avancés de la Programmation Orientée Objet (POO)

• Métaclasses

• Décorateurs de classes

• Propriétés et descripteurs

• Gestion des erreurs en Python

• Exceptions et gestion des exceptions

• Création de classes d'exceptions personnalisées

• Meilleures pratiques pour la gestion des erreurs


JOUR 2 : MANIPULATION AVANCÉE DES DONNÉES ET MODULES/BIBLIOTHÈQUES

• Manipulation avancée des données

• Techniques d'optimisation avec numpy et pandas

• Manipulation avancée des DataFrames

• Utilisation de Dask pour le traitement des données à grande échelle

• Modules et bibliothèques

• Création et utilisation de modules Python

• Utilisation avancée de bibliothèques standards et tierces

• Introduction à des bibliothèques populaires pour le Machine Learning et le Deep Learning (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)



JOUR 3: PROGRAMMATION FONCTIONNELLE, PROJETS PRATIQUES ET BONNES PRATIQUES

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