Public visé
Ingénieurs, développeurs, scientifiques, enseignants ou toute personne souhaitant se former sur les calculs scientifiques avec Python.
Prérequis
Une solide base en Python avec maîtrise des structures de contrôle (conditions, boucles), fonctions, modules, classes et objets. Notions de base en mathématiques, compréhension des concepts d’algèbre linéaire, calcul et statistiques.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de cette formation, vous serez capable de :
- Créer et paramétrer votre environnement de travail Python scientifique
- Reconnaître l’écosystème scientifique de Python
- Analyser vos données avec NumPy, Pandas et SciPy
- Visualiser vos données avec Matplotlib et Pandas
Programme
Introduction
- Installation Python et librairies scientifiques
- Notebooks Jupyter
- Environnements de développement intégrés
- Editeur de texte vs Code
NumPy
- Introduction et présentation
- Tableaux NumPy (création, manipulation)
- Broadcasting et fonctions universelles
- Masques booléens
- Données structurées
Pandas
- Séries et DataFrames
- Lecture/export de données
- Indexation et sélection
- Données manquantes
- MultiIndex et manipulation
- Données temporelles
Matplotlib et Pandas plot
- Graphiques linéaires, nuages de points, histogrammes
- Représentation 3D
- Modifications d’axes et graduations
SciPy
- Intégration, algèbre linéaire
- Transformée de Fourier
- Interpolation et ajustement de courbe
Modalités pédagogiques
Formation en présentiel ou distanciel. Alternance entre méthodes démonstrative, interrogative et active avec travaux pratiques.
Modalités d’évaluation
Par exercices pratiques de programmation en cohérence avec les objectifs du programme.