Description
Cette formation permet d’acquérir les bases solides du langage Python (version 3 et ultérieures) et de maîtriser les principaux outils utilisés pour le calcul scientifique et la manipulation de données. Les participants découvrent les principes de la programmation objet et apprennent à utiliser des bibliothèques essentielles telles que NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib et Plotly pour effectuer des calculs optimisés, analyser des données et visualiser les résultats.
À travers une progression pédagogique mêlant apports théoriques, exercices pratiques et mini-projets inspirés de problématiques réelles, la formation permet de développer des applications Python efficaces et structurées, tout en consolidant les bonnes pratiques de développement.
Tarif non adhérent : 2 400€ HT / participant
Intra-entreprise : Sur devis
Objectifs de la formation
- Connaitre la structure du langage Python dans sa version 3 ou ultérieure.
- Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement objet en vue de créer une application.
- Utiliser les principales librairies mathématiques vectorielles dont Numpy/Scipy pour effectuer des calculs optimisés en temps.
- Visualiser les résultats de calcul avec la librairie graphique Matplotlib et Plotly.
- Savoir manipuler des données avec le module Pandas.
Profil des béneficiaires
Pour qui
- Cette formation s’adresse à des techniciens, des ingénieurs ou des chercheurs ayant déjà des bases en programmation structurée, voulant développer des applications objets en langage python dans sa version 3 ou ultérieure.
Prérequis
- Connaitre l’algorithmique et maitriser un autre langage de programmation (niveau Bac+3 ou équivalent).
- Maitriser les bases de la programmation en Python.
Contenu de la formation
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Le langage python et la programmation objet
- Eléments du langage python : Notion de variables dynamiques, initialisation, portée d’une variable, affectation, opérateurs • Structures de contrôle : branchements, boucles, itérateurs et générateurs • Fonctions et librairies classiques. Arguments d’une fonction. Passage de paramètres par nom • Entrées / sorties sur fichiers ASCII. Formatage des sorties
- La programmation objet avancée : Intérêt, concept de classe, apport de l’approche objet • Constructeur, destructeurs, méthodes magiques • Attributs et méthodes, méthodes statiques, accesseurs et décorateurs • Surcharge d’opérateurs • Fonction sur les objets • Gestion des exceptions
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Les Librairies avancées
- Comment construire un tableau Numpy • Modifier le profil d’un tableau. Copie et référence • Référencer les éléments d’un tableau. Notion de slicing • Calcul numérique vectoriel. Opérations sur les matrices • Application : résolution d’un système linéaire par la méthode du pivot. Gestion des exceptions • Représenter des données avec Matplotlib et Plotly. Limitations • Module et sous-modules de Scipy • Comment stocker les données dans une matrice creuse. Quel format choisir ? • Application : résolution de systèmes linéaires par la méthode du gradient conjugué • Module Pandas : manipulation facile de données tabulées (DataFrames) à analyser • Utilisation des fichiers HDF5 avec Pandas
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Développement de mini-projets
- Projet Graphe1D : représentation de données et ajustement d’une fonction polynomiale.
- Projet Convolution : application du sous-module ndimage de la libraire Scipy
- Projet Modes propres d’une corde : manipulation de listes et de matrices Numpy.
- Résolution numérique d’une équation différentielle d’ordre n.
Des extensions du programme sont possibles sur mesure à la demande, par exemple dans le domaine des interfaces graphiques (librairie PyQt) ou du machine learning (librairie Scikit-learn).
Équipe pédagogique
Suivi de l’exécution et évaluation des résultats
- Quizz d’acquisition des connaissances en début et en fin de formation.
- Attestation de présence et de fin de formation.
Ressources techniques et pédagogiques
- Cette formation s’appuie sur les moyens techniques de l’école Grenoble INP-Phelma, UGA école nationale supérieure de Physique, Electronique et Matériaux.
- Les intervenants sont enseignants-chercheurs de l’école Grenoble INP-Phelma, UGA auprès des futurs ingénieurs des filières Ingénierie Physique pour la Photonique de la Microélectronique (IPHY) et Signal, Image, Communication, Multimédia (SICOM), ainsi que des doctorants en simulation numérique. Ils mettent ainsi à profit leur expérience de développement d’outils numériques en Python dans le cadre de leurs recherches en modélisation au sein de l’IMEP LHAC et de l’Institut Néel, ou encore du traitement de données au sein du laboratoire GIPSA-Lab.
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Capacité d’accueil
12 personnes
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Délai d’accès
1 mois
Accessibilité
- Grenoble INP – UGA s’engage à favoriser l’accessibilité de ses formations aux personnes en situation de handicap. Des aménagements peuvent être étudiés afin d’adapter les modalités pédagogiques et les conditions de formation aux besoins spécifiques de chacun.