Python orienté IA

La Nouvelle École

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Public admis

Salarié en poste

Demandeur d'emploi

Entreprise

Étudiant

Prix

2990 €

Prise en charge CPF

Durée

5 semaines de formations

Niveau visé

Certification / Habilitation

Pré-requis

- Avoir les connaissances de base en informatique, savoir naviguer sur système d'exploitation type Windows, OS X et Linux.
- Avoir les connaissances préliminaires d’un langage de programmation (variables, tests, boucles et fonctions)

Certifications

ICPF Qualiopi

Localité

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Objectifs

Maîtriser la syntaxe, les types de données, et les fonctions intégrées pour écrire des programmes efficaces.
Utiliser les structures de contrôle pour automatiser les traitements et choisir les types adaptés pour manipuler les données.
Créer et organiser des fonctions, modules, et paquets pour structurer le code et le rendre réutilisable.
Documenter le code pour en assurer la qualité et la compréhension.
Manipuler les fichiers, utiliser les principes de la programmation orientée objet, et gérer les exceptions pour renforcer la robustesse.
Utiliser les expressions régulières pour traiter des chaînes complexes, transposer des algorithmes, et optimiser les performances.
Respecter les normes de codage et écrire des tests unitaires pour garantir la qualité et la durabilité du code.

Programme

1° Introduction à Python – Premiers pas avec le langage Python

Présentation de Python : Historique de Python, différences entre Python 2 et Python 3, et exploration de la bibliothèque standard.
Installation et prise en main de Python : Apprentissage des IDE (Environnements de Développement Intégré) et de l’utilisation de l’interpréteur Python.
Bases du langage Python : Compréhension des types de données (int, float, string, list, tuple, etc.), variables, opérateurs, conditions et structures de boucles (for, while).
Définir une fonction en Python : Apprentissage de la création de fonctions simples et complexes avec Python.
Notions avancées : Concepts de mutable et pointeurs en Python.
Bloc else : Utilisation de else avec les structures répétitives (boucles et conditions).
Gestion des erreurs en Python : Introduction à la gestion des erreurs avec try et except pour sécuriser les applications Python.

2° Programmation orientée objet (POO) avec Python

Concepts de la POO en Python : Apprentissage des classes, objets, méthodes, héritage, et polymorphisme dans la programmation orientée objet.
Définir des classes en Python : Création de classes, instanciation d'objets, utilisation des méthodes spéciales telles que init et str.
Modules en Python : Importation de modules existants et création de modules personnalisés pour structurer votre code Python de manière optimale.
Gestion des copies d’objets : Différence entre copies superficielles et copies en profondeur, avec utilisation des méthodes copy et deepcopy du module copy.

3° Programmation avancée en Python

Fonctions avancées en Python : Utilisation des fonctions lambda, map(), filter(), reduce() et des décorateurs pour rendre le code plus fonctionnel et flexible.
Manipulation de fichiers et contexte : Apprentissage de l'ouverture de fichiers avec open(), gestion des fichiers avec with pour un code plus propre.
Expressions régulières en Python : Introduction aux expressions régulières avec le module re pour la validation de données et la manipulation de chaînes complexes.
Itérateurs et générateurs en Python : Compréhension des itérateurs, des générateurs et des modules avancés comme collections et itertools.
Création de générateurs avec Python : Utilisation de l'instruction yield pour créer des générateurs et des itérateurs.
Tests unitaires en Python : Introduction aux tests unitaires avec les modules unittest et pytest, ainsi qu'à l'utilisation de assert pour valider le comportement du code.

4° Maîtrise des concepts avancés de Python

Approfondissement de la POO en Python : Maîtrise des concepts avancés de la programmation orientée objet avec des exemples concrets de classes et d’héritage.
Utilisation avancée des générateurs et décorateurs : Approfondissement de l'utilisation des générateurs, décorateurs, et des modules avancés pour optimiser les performances du code.
Tests avancés en Python : Mise en pratique des tests unitaires et des tests de performance avec pytest et unittest.
Optimisation et performance du code : Utilisation avancée de yield, assert, et techniques pour améliorer la robustesse et la rapidité du code Python.

5° APIs et OpenAI – Création et intégration d'APIs avec Python

Introduction aux APIs en Python : Compréhension des APIs et des requêtes HTTP avec le module requests pour intégrer des services externes.
Création d’API avec FastAPI : Développement d'APIs rapides et efficaces avec FastAPI et intégration avec OpenAI pour la génération de texte et d'autres services d'IA.
Tests d'APIs : Utilisation de tests d'API pour valider les appels d'API, avec génération de documentation automatique via Swagger.
Cas pratique : Création d’une API intégrant OpenAI pour générer des textes ou des réponses automatisées.
Débogage et optimisation du code Python : Utilisation des outils de débogage pdb, profilage du code avec cProfile, et optimisation des performances avec timeit.
Documentation en Python : Rédaction de docstrings et respect des standards PEP 8 pour assurer une bonne lisibilité du code.
Programmation asynchrone : Introduction à la programmation asynchrone avec async et await pour rendre les applications Python plus réactives et performantes.