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Python pour le scientifique

SCI2 days 2021

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, Python est aujourd’hui un des langages de prédilection dans de nombreux domaines exigeants : interfaces utilisateur, calcul scientifique, analyse de données, apprentissage automatique, intelligence artificielle, bioinformatique, etc.
Cette formation de deux jours s’adresse à des auditeurs ayant déjà une connaissance pratique de Python et souhaitant l’utiliser pour traiter des données numériques. Elle s’intéresse à l’utilisation de Python dans le domaine scientifique grâce à des bibliothèques spécialisées : calcul numérique efficace avec des tableaux de nombres, analyse de séries de données, tracés de données numériques. La formation s’attache, en particulier, à montrer comment la puissance de Python permet, en toute simplicité, d’effectuer les opérations courantes de manipulation numérique.


Audience

ingénieurs, chercheurs, techniciens


Prerequisites

Connaissances de base en Python et application pratique du langage, telles qu’elles sont acquises dans la formation Introduction à Python [PYT]. Des connaissances scientifiques et mathématiques générales faciliteront l’apprentissage lors de cette formation.


program

  • Tableaux de nombres numpy : création, opérations courantes, sélections par index, sélections par condition
  • Application de fonctions à des tableaux numpy, calculs
  • Lecture et écriture de tableaux numpy
  • Tracé de graphiques avec matplotlib
  • Survol de la bibliothèque de calcul scientifique scipy, présentation des scikits
  • Tableaux de données DataFrame Pandas : différents composants, création, sélections par index, sélections par condition, ajout de lignes ou de colonnes, opérations courantes de traitement de données
  • Lecture et écriture de DataFrame à partir de diverses sources
  • Tracé de graphiques à partir d’un DataFrame
  • Gestion des données manquantes dans un DataFrame, interpolation
  • Index temporels dans les DataFrame, ré-échantillonnage


Customization

Cette formation peut être adaptée afin de répondre au mieux à vos besoins. 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 regroupant des participants provenant de divers organismes. N’hésitez pas à demander conseil à notre service dédié.


Terms

Langues

français, anglais

Pédagogie

La formation est partiellement active (classe inversée) ; chacun des participants effectue son propre parcours d’apprentissage sous la supervision et l’accompagnement du formateur. Chaque partie de la formation comprend généralement une première partie de présentation des notions faite par le formateur devant l’ensemble du groupe, puis une deuxième partie d’exercices applicatifs effectués individuellement par chaque participant. Au cours de cette deuxième partie, le formateur est régulièrement disponible pour aider, conseiller ou revenir sur des notions lacunaires. Il pourra être indiqué aux stagiaires quelques lectures à faire avant chaque première partie afin de préparer l’acquisition des notions.

Travaux pratiques

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. Les exercices sont réalisés sur une plateforme accessible via un navigateur Web récent. Ainsi, il n’est pas nécessaire d’installer Python et ses bibliothèques sur les postes des participants à la formation ; un accès à Internet est toutefois indispensable.
La plateforme d’exercices s’appuie sur les calepins (notebooks) Jupyter. Chaque exercice est décrit dans un calepin qui comprend l’énoncé, des tests automatiques permettant de vérifier que le code écrit répond bien au problème posé, et la possibilité d’afficher la solution.

Validation des acquis

Des travaux pratiques et des tests sont effectués tout au long de la formation. En fin de session, un contrôle permet de vérifier que les objectifs pédagogiques ont été atteints et que les nouvelles connaissances ont bien été acquises. Une attestation individuelle de formation est établie.

Lieu d'intervention

Cette formation peut être réalisée :
  • sur site, dans les locaux du client, pour un groupe de participants,
  • dans les locaux de Logilab à Paris ou à Toulouse,
  • en ligne en s’appuyant sur la plateforme d’exercices accessible via le navigateur et sur une solution de visioconférence également accessible via le navigateur.
Lorsque la formation a lieu en ligne, il est nécessaire que les participants disposent d’une connexion à Internet de bonne qualité.

Conditions d'accueil

Chaque participant dispose d’un compte individuel sur les outils numériques utilisés pour la formation et d’un exemplaire personnel du support de cours (format papier ou format PDF). Le participant continue à avoir accès à son compte indivduel pendant 2 mois après le dernier jour de formation.
Afin d’assurer un meilleur suivi des participants, l’effectif de la formation est limité à dix (10) personnes.

Formateurs

Tous les formateurs sont diplômés de l’enseignement supérieur (niveaux M ou D du processus de Bologne), et travaillent dans les équipes de R&D de Logilab où ils développent du logiciel et pratiquent au quotidien les techniques qu’ils enseignent.