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Python - Bases et introduction aux librairies scientifiques

Data Value

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  • 12 - Aveyron
  • 30 - Gard
  • 31 - Haute-Garonne
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  • 34 - Hérault
  • 46 - Lot
  • 48 - Lozère
  • 65 - Hautes-Pyrénées
  • 66 - Pyrénées-Orientales
  • 81 - Tarn
  • 82 - Tarn-et-Garonne
Objectifs
Connaître les concepts du langage Python ainsi que les principales librairies scientifiques : NumPy, Pandas, Matplotlib...

Programme
- 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 temps-réel)

- 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)
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