Python – bases et introduction aux librairies scientifiques

Connaître les concepts du langage Python ainsi que les principales librairies scientifiques : NumPy,
Pandas, Matplotlib...
 

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 tempsréel)

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)