reference
PYTHON-NUMERIQUE
duration
4
objectives
Python est un langage puissant, orienté objet, convenant parfaitement à la majorité des travaux de développement d'applications et d'interfaces graphiques. Outre sa lisibilité et la simplicité de sa syntaxe, un des grands avantages de Python est de s'appuyer sur une bibliothèque standard extrêmement fournie et des bibliothèques annexes nombreuses et variées. Ainsi, dans le domaine du calcul numérique, Python dispose de plusieurs bibliothèques qui en font un des langages de prédilection pour ce domaine exigeant.
La formation proposée ici a pour objectif d'apprendre à écrire des codes de calcul numérique avec Python et ses bibliothèques. Elle ne s'adresse pas aux personnes souhaitant utiliser Python pour écrire des scripts de calcul ou d'exploration de données mais aux personnes qui doivent écrire des codes de calcul lourds. Il est souligné que les participants doivent avoir une expérience préalable de développement d'applications industrielles avec Python.
La formation aborde différentes thématiques spécifiques au calcul numérique et présente les solutions, existant en Python et dans les deux principales bibliothèques numériques que sont NumPy et SciPy, pour répondre aux besoins rencontrés. Elle présente également différentes caractéristiques de Python permettant d'optimiser des fonctions de calcul (appel de fonctions C ou Fortran, parallélisation). Enfin, tout au long de la formation, les différents modules sont présentés avec un regard critique exposant clairement leurs avantages et inconvénients.
La formation comporte une large part de travaux pratiques permettant de mettre en œuvre immédiatement les concepts ayant été vus dans le cadre du cours.
audience
Ce cours s'adresse aux personnes souhaitant utiliser Python pour développer des codes lourds de calcul numérique, que ce soit dans les domaines de l'informatique scientifique ou de l'informatique financière. Ces personnes doivent avoir une importante expérience préalable de la programmation en Python.
prerequisites
Excellente connaissance de la programmation en Python (au moins une année de pratique continue), solides connaissances de la programmation objet, bonne expérience des problématiques du calcul numérique et de l'informatique scientifique. Une expérience de programmation en C ou Fortran aidera à la compréhension de certaines parties du cours.
thematic content
Les éléments présentés ci-dessous s'appuient
principalement sur les bibliothèques NumPy et SciPy de
Python.
Performance et calcul parallèle
Autres bibliothèques et outils
Scikits de SciPy, 3D, Code_Aster, Salome,
Outils de développement d'applications
graphiques
customization
Cette formation peut être adaptée afin de répondre au mieux à vos besoins. En particulier, il est possible d'approfondir les bibliothèques ou les modules intéressant prioritairement les auditeurs. Logilab dispose aujourd'hui d'une palette très large de modules pédagogiques permettant la personnalisation de ses formations.
L'adaptation des cours en intra-entreprise ne pose aucun problème; cette opération est cependant plus difficile pour les cours en inter-entreprises. N'hésitez pas à demander conseil à notre service commercial.
terms
Des sessions en inter-entreprises sont organisées régulièrement dans
nos locaux à Paris. Il est possible d'organiser, à votre demande, une ou
plusieurs sessions en intra-entreprise (sur site) n'importe où en France
ou en Europe.
Chaque participant à la formation dispose d'un exemplaire
personnel du support de cours et du manuel d'exercices.
