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LD-117 PYTHON SCIENTIFIQUE (en cours de réactualisation) | 2 jours

01/. Introduction

Installer la SciPy Stack facilement avec Anaconda
Les notebooks Jupyter
Environnements de développement intégrés.

02/. Numpy

Introduction
Pourquoi avez-vous besoin de Numpy ?
Pourquoi les tableaux ?
Créer un tableau avec Numpy
Manipuler les tableaux Numpy
Broadcasting
Les fonctions universelles
Extraire les informations significatives de vos données
Masques boléens
Charger et sauvegarder les tableaux
Données structurées.

03/. Pandas

Introduction
Series
DataFrame
Indexation et sélection des données
Opérations simples
Gérer des données manquantes
Manipuler les données
Sauvegarder / charger ses données dans différents formats.

04/. Matplotlib et pandas plot

Introduction : le monde des librairies de visualisation
Interface MATLAB Vs orientée objet
Graphique linéaire
Nuage de points
Histogramme
Représenter plusieurs graphiques
Graphique 3D
Intéragir avec les graphiques dans le Jupyter notebook
Modifier les graduations et les axes
Représentation graphique avec pandas.

05/. SciPy

Introduction
Intégration
Algèbre linéaire
Transformée de Fourier
Interpolation
Ajustement de courbe.

Public
Ingénieurs, développeurs, scientifiques, enseignants, etc.

Objectifs
Créer des paramétrer son environnement de travail Python Scientifique Connaître l’écosystème scientifique de Python Analyser ses données avec NumPy, pandas et SciPy. Visualiser ses données avec Matplotlib et pandas.

Prérequis
Avoir de bonnes connaissances en langage Python ou avoir suivi la formation Python Niveau 1.

Méthodes pédagogiques
1 ordinateur par personne, 1 vidéoprojecteur par salle de cours, Connexion Internet très haut débit. Exposés alternant théorie et pratique, études de cas, correction travaux pratiques et ateliers. 1 support de cours par personne. Évaluation continue par le formateur pendant le cours et formulaire à compléter par écrit en fin de formation. Attestation de stage délivrée individuellement en fin de formation.

Ressources pédagogiques
1 Formateur. 1 ordinateur par personne, un vidéoprojecteur par salle de cours, un tableau numérique. Connexion Internet très haut débit.

Évaluation et sanction de fin de parcours
Évaluation formative par le formateur pendant le programme. Évaluation des acquis en fin de session. Attestation de fin de formation délivrée.

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