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Formation Python Scientifique


  • PSGC
  • Durée : 3 jours
  • Tarif : 1690 € HT

96%

Taux de satisfaction clients
(sur 1392 évaluations du 19/05/21 au 22/04/24)

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Objectifs

À l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de :

Créer et paramétrer son environnement de travail Python scientifique
Utiliser efficacement les librairies scientifiques Python
Analyser ses données avec NumPy, pandas et SciPy
Visualiser ses données avec matplotlib et pandas

Prérequis

Maîtriser les bases du langage Python.

Cette formation ne peut être financée que dans le cadre d’un projet d’entreprise (prise en charge entreprise ou OPCO). Les dossiers à financement personnel et CPF ne sont pas pris en compte.

Public

Techniciens, ingénieurs, développeurs, scientifiques, enseignants.

Dernière mise à jour

Programme mis à jour le 31 janvier 2024
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Bon à savoir

Evaluez votre niveau

Pour vous aider à bien choisir votre formation, nous vous proposons soit un entretien avec le formateur soit un test d’évaluation. Cela vous assurera que vous disposez des connaissances nécessaires pour suivre la formation dans des conditions optimales.

Formations modulables

Toutes nos formations sont disponibles en présentiel comme en distanciel, en mode coaching individuel ou en groupe de 3 à 6 participants maximum.

Travaux pratiques

Nos formations comprennent de nombreux travaux pratiques pour un meilleur apprentissage (60 % de pratique). Nous proposons également de travailler sur vos données pour une meilleure expérience.
modules

Les Modules
de formation

Module1
Introduction

Installer Python et les librairies scientifiques

Python 2 vs Python 3
IPython / Jupyter
Environnement de développement intégré
Module2
NumPy

Introduction

Pourquoi avez-vous besoin de NumPy ?
Pourquoi les tableaux ?
Créer des tableaux
Manipuler les tableaux
Broadcasting
Fonctions universelles
Extraire des informations de vos données
Masques booléens
Charger et sauvegarder les tableaux
Données structurées
Module3
Pandas

Introduction

Série
DataFrame
Indexation et sélection des données
Opérations simples
Traiter les données manquantes
Travailler avec des chaînes de caractères
Traiter des données temporelles
Traitement avancé des données
Sauvegarder / charger ses données dans différents formats
Module4
Matplotlib et pandas plot

Introduction

Interface MATLAB Vs orientée objet
Graphique linéaire
Nuage de points
Histogramme
Représenter plusieurs graphiques
Graphique 3D
Interagir avec les graphiques dans le Jupyter notebook
Modifier les graduations et les axes
Représentation graphique avec pandas
Module5
SciPy

Introduction

Intégration
Algèbre linéaire
Transformée de Fourier
Interpolation
Ajustement de courbe

Les prochaines
sessions de formation

Sur demande
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29 avril 2024
17 juin 2024
12 août 2024
30 septembre 2024

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