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Python pour le scientifique

PYTHON-NUM-INTRO4 jours

Objet

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 se déroule sur quatre jours et s'adresse à des auditeurs non informaticiens, sans connaissance préalable de Python, mais souhaitant utiliser ce langage pour traiter des données numériques. Elle propose une introduction rapide au langage de programmation Python et à son utilisation dans le domaine du calcul numérique, grâce notamment à des bibliothèques spécialisées. Le cours s'attache, en particulier, à montrer comment la puissance de Python permet, en toute simplicité, d'effectuer les opérations courantes de manipulation numérique.
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.


Public visé

Ce cours s'adresse aux personnes souhaitant utiliser Python pour effectuer des opérations de calcul numérique, que ce soit dans les domaines de l'informatique scientifique ou de l'informatique financière.


Pré-requis

Une bonne familiarité avec les systèmes d'exploitation Unix® ou Windows® est nécessaire, ainsi que des connaissances sur le calcul numérique. Une expérience de l'utilisation d'environnements de calculs tels que Matlab®, Scilab, octave, IDL® est un plus.


Programme

Démarrer en Python

  • L'interpréteur Python

    lancement de l'interpréteur IPython, lancement d'un programme Python
  • Présentation des types de données Python

    nombres, chaînes de caractère, listes, dictionnaires, tuples
  • Les bases du langage

    écriture de boucles et de choix conditionnels, écriture de fonctions, conventions de nommage
  • Premier aperçu de la bibliothèque standard de Python

    import d'une bibliothèque, entrées / sorties, chaînes de caractères, unicode, fichiers

Manipuler des tableaux numériques

  • Utilisation de NumPy

    création et indexation de tableaux, trucs et astuces
  • Opérations avancées

    sélection, insertion, suppression de lignes et de colonnes
  • Autres modules de NumPy

    polynômes, données manquantes ou invalides, tableaux masqués

Tracer des données numériques avec matplotlib

  • Tracé de courbes

    concepts de matplotlib, production de graphiques imprimables
  • Représentation de résultats statistiques

    graphiques 2D et 3D disponibles, gestion des dates

Lire et écrire des fichiers de données

  • Fichiers Excel

    bibliothèques tierces pour l'interface avec Excel
  • Avec NumPy, SciPy et Pandas

    fonctions de haut-niveau disponibles pour lire ou écrire des fichiers de données numériques (CSV, Excel, etc.) ; prise en compte des types de données hétérogènes et manquantes
  • Autres formats : NetCDF, HDF5

Travailler sur les données numériques

Les éléments présentés dans cette section s'appuient principalement sur les bibliothèques NumPy, SciPy et Pandas.
  • Traitement de données manquantes ou invalides

  • Analyses et modèles statistiques

  • Optimisation, fitting, lissage, filtrage, interpolation

  • Utilisation de Pandas

    Types de données, manipulation de dates, sélection de données et traitements statistiques, tracé de graphiques

Aller plus loin

  • Autres outils présents dans SciPy et scikits

  • Outil notebook de IPython

  • Interaction avec des bases de données

  • Interface avec d'autres langages et améliorations de performances avec Cython


Adaptations possibles

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.


Conditions

Des sessions en inter-entreprises sont organisées régulièrement dans nos locaux à Paris et Toulouse. 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.

Durée

4 jours soit 28h heures.

Langue

Au choix, française ou anglaise

Intervenant

Tous les intervenants animant cette formation bénéficient de compétences pédagogiques reconnues. D'autre part, ils participent activement au développement du langage Python ainsi que de sa bibliothèque standard, et sont intervenus dans des projets d'informatique scientifique utilisant Python et ses bibliothèques spécialisées, ainsi que des codes de simulation en C++, C et Fortran.

Travaux pratiques

Cette formation accorde une place prépondérante aux travaux pratiques qui permettent, tout au long du cours, de mettre en œuvre et assimiler les concepts théoriques.

Inter-entreprises

  • groupes de 4 personnes minimum et 10 personnes maximum
  • mardi-vendredi 9h-12h15, 13h30-17h00
  • Paris ou Toulouse
  • déjeuner inclus

Intra-entreprise

  • groupes de 10 personnes maximum
  • 4 journées