Python scientifique

SOC In Creation and Concept (SICC)

Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
3360 €
Durée
Nous contacter
Localité
En présentiel
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 38 - Grenoble
Cette formation peut être dispensée dans votre entreprise dans les localités suivantes :
  • 01 - Ain
  • 03 - Allier
  • 07 - Ardèche
  • 15 - Cantal
  • 26 - Drôme
  • 38 - Isère
  • 42 - Loire
  • 43 - Haute-Loire
  • 63 - Puy-de-Dôme
  • 69 - Rhône
  • 73 - Savoie
  • 74 - Haute-Savoie
Objectifs
Cette formation vous permet de créer des applications scientifiques en Python.

  • Utiliser NumPy pour le calcul scientifique.

  • Créer des visualisations de données avec Matplotlib.

  • Manipuler et analyser des données avec Pandas.

  • Découvrir les fonctionnalités de base de SciPy pour des calculs scientifiques avancés.
Programme

  • .Rappels de Python

    • Types de données de base : int, float, str, list, tuple, dict.

    • Structures de contrôle : if, for, while.

    • Fonctions et modules : définition, utilisation, importation.

    • Gestion des exceptions : try, except, finally.



  • NumPy

    • Présentation, installation, importation

    • Création de tableaux NumPy : arrays, matrices.

    • Opérations de base : addition, multiplication, indexation.

    • Fonctions universelles (ufuncs) : application sur les tableaux.

    • Algèbre linéaire : produits scalaires, déterminants, inverses.

    • Statistiques descriptives : moyenne, médiane, écart-type.



  • Matplotlib

    • Présentation, installation, importation

    • Création de graphiques simples : plot, scatter, bar.

    • Personnalisation des graphiques : titres, labels, légendes.

    • Gestion des sous-graphiques : subplots, layouts.

    • Graphiques avancés : graphiques 3D, animations.

    • Exportation des graphiques : enregistrement en PDF, PNG, etc.



  • Pandas

    • Présentation, installation, importation

    • Création de Series et DataFrames : syntaxe et manipulation.

    • Indexation et sélection de données : loc, iloc, boolean indexing.

    • Opérations de base : filtrage, tri, agrégation.

    • Gestion des valeurs manquantes : détection, suppression, imputation.

    • Fusion et jointure de DataFrames : merge, join, concat.

    • Visualisation de données : intégration avec Matplotlib.



  • Introduction à SciPy 

    • Présentation, installation, importation

    • Sous-modules de SciPy : optimize, integrate, linalg, stats.

    • Résolution d'équations : solve, fsolve.

    • Intégration numérique : quad, dblquad.

    • Algèbre linéaire : solve, eig, inv.

    • Statistiques avancées : tests statistiques, distributions.


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