Spécialiste Python

Expert Python

Finançable CPF

Salarié en poste / Entreprise

En ligne

Présentiel

Public admis

Salarié en poste

Demandeur d'emploi

Entreprise

Etudiant

Prix

1500 €

Prise en charge CPF

Durée

3 jours en présentiel ou à distance

Niveau visé

Certification / Habilitation

Pré-requis

Aucun prérequis n'est nécessaire

Certifications

Datadock Qualiopi

Le plus de la formation

Présentiel ou distanciel, équipe pédagogique : Experts certifiés TOSA

Localité

En ligne

Vous pouvez suivre cette formation depuis chez vous ou depuis n’importe quel endroit à distance.

En présentiel

Découvrez les localités disponibles pour suivre cette formation en présentiel.

Objectifs

Maîtriser les bases de Python

Créer son environnement de travail Python

Concevoir une micro-application avec gestion de bases de données

Programme

Introduction

Qu’est-ce qu’un programme informatique ? Pourquoi et comment utiliser Python ?
Créer son environnement de travail Python
Les bonnes pratiques de Python.

Les types et les structures de données

Les différents types de variables (« int », « float » et « str »)
Les différentes structures de données (liste, dictionnaire et ensemble)

Les fonctions

Qu’est-ce qu’une fonction ? Comment créer une fonction ?
Les fonctions natives « built-in » de Python

4. Les boucles

Les structures conditionnelles « if », « elif », « else »
L’itération avec « for » et « while »
L’utilisation des opérateurs logiques « and » et « or »

La compréhension de liste et les tuple

Syntaxe de la compréhension de liste et de tuple
Les fonctions anonymes Lambda
Manipulation des listes avec l’utilisation des fonctions « range() », « len() », « enumerate() », « zip() », « filter() »… et méthodes « append() », « count() »…

La compréhension de dictionnaire

Syntaxe de la compréhension de dictionnaire.
Manipulation des dictionnaires avec l’utilisation des méthodes « items() », « values() », « get() »…

Les ensembles

Manipulation des ensembles avec l’utilisation des méthodes « union() », « intersection() »…

La gestion des erreurs

Gestion des erreurs et des exceptions avec les instructions « try », « except », « raise » et « finally »

Les modules

Introduction aux modules « datetime », « random » et « statistics »

La gestion des fichiers et des répertoires

Création et manipulation de fichiers et répertoires
Gestion des chemins d’accès

Intégrations de données

Connexion base de données SQL
Connexion API

La programmation orientée objet (POO)

Le concept de classe et d’objet
Les 5 fondamentaux de la POO : L’héritage, le polymorphisme, l’abstraction, l’encapsulation et les interfaces
Les méthodes spéciales

La construction d’une interface graphique avec Tkinter

Le concept de GUI
Construction d’une interface graphique

La distribution d’une application avec CXFreeze

Création et distribution d’une micro-application.

Suivi personnalisé

avec un coach pédagogique

Sessions garanties

chaque mois

Éligible CPF

Financement facilité

Financement

Des solutions de financement pour vous aider

Financement CPF

Le Compte Personnel de Formation (CPF) permet à toute personne active en France de financer des formations pour développer ses compétences professionnelles tout au long de sa carrière.

Accessibilité et autonomie dans la formation

Évolution professionnelle et employabilité

Prise en charge financière

Centre

À propos du centre Expert Python

Nous sommes un organisme de formation spécialisé dans le langage Python, nous formons les développeurs et data scientists de demain.

Nos formateurs experts de la science des données interviennent au service d'entreprises prestigieuses (Total Lubmarine, Barclays, ESSEC Business School, Showroom privé).

Nous vous proposons des cours et des exercices de qualité pour apprendre à coder et traiter la data. Voici quelques point que nous allons aborder ensemble :

Les bases de Python
Pour acquérir des compétences solides sur ce langage informatique mutliparadigme. Idéal pour les développeurs et programmeurs débutants. Un apprentissage pour automatiser, coder, programmation orientée objet (POO).

L'environnement Python
Pour maîtriser les environnements différents de Python : PyCharm de Jetbrain (IDE), Anaconda (open source). Construisez et développez des projets avancés.

Intégration de données
Pour data analyst / data engineer : Apprenez la collecte des données avec Pandas, la connexion aux API, bases de données Mysql ou encore le web Scraping avec le framework Scrapy.

Traitement des données
Pour nettoyer, filtrer et fusionner les données avec les bibliothèques Pandas et Numpy, dédiées à la data science. Utilisez des scripts pour programmer.

Statistique et analyse de données
Pour le codage et la création de modèles statistiques avancés : Coefficients de corrélation, régressions linéaires, nuages de points, séries chronologiques.

Librairies de visualisation
Pour apprendre à visualiser les données traitées : histogrammes, courbes, secteurs, nuages de points... Avec les nombreuses bibliothèques Python et interfaces : Matplotlib (code simple et intuitif), Seaborn, Bokeh ou encore Geoplotlib.