Formation Python Scientifique

Description de la formation :

 Explorez les fondements de l'analyse de données scientifiques grâce à notre formation spécialisée en Python. Cette formation complète vous fournira les compétences essentielles pour traiter, analyser et visualiser vos données en utilisant les bibliothèques scientifiques les plus répandues du langage Python, à savoir NumPy, pandas, SciPy et matplotlib.

Au cours de cette formation, les concepts liés à l'utilisation de ces bibliothèques sont présentés de manière progressive, offrant une compréhension approfondie de leurs fonctionnalités et de leurs applications. Vous serez guidé à travers une série d'exercices pratiques conçus pour renforcer vos compétences tout au long du processus d'apprentissage.

 Objectifs  : 

-          Configurer l'environnement Python scientifique. 

-          Exploiter efficacement les librairies scientifiques de Python. 

-          Analyser les données avec NumPy, pandas et SciPy. 

-          Visualiser les données avec matplotlib et pandas. 

Niveau requis :

Maîtriser les bases du langage Python ou avoir suivi la formation Python Niveau 1 

Public concerné :

Destinée aux techniciens, ingénieurs, développeurs, scientifiques. 

Programme du cours :

Module 1: Introduction à Python et aux Librairies Scientifiques 

-          Installation de Python et des librairies scientifiques

-          Python 2 vs Python 3

-          Utilisation d'IPython / Jupyter

-          Environnement de développement intégré 

Module 2: NumPy - Manipulation Avancée des Tableaux 

-          Raisons d'utiliser NumPy

-          Création et manipulation de tableaux

-          Broadcasting et fonctions universelles

-          Extraction d'informations à partir des tableaux

-          Utilisation de masques booléens

-          Chargement et sauvegarde des tableaux

-          Données structurées

 Module 3: Pandas - Manipulation de Données Tabulaires 

-          Introduction à Pandas

-          Série et DataFrame

-          Indexation et sélection des données

-          Opérations et traitement des données

-          Gestion des données manquantes

-          Manipulation des chaînes de caractères

-          Traitement des données temporelles

-          Opérations avancées et sauvegarde/chargement de données 

Module 4: Matplotlib et Pandas Plot : Visualisation de Données 

-          Introduction à la visualisation avec Matplotlib

-          Interface MATLAB vs orientée objet

-          Graphiques linéaires, nuages de points et histogrammes

-          Multiples graphiques et graphiques 3D

-          Interaction avec les graphiques dans Jupyter notebook

-          Personnalisation des graduations et des axes

-          Représentation graphique avec Pandas 

Module 5: SciPy - Bibliothèque pour les Calculs Scientifiques 

-          Introduction à SciPy

-          Intégration, algèbre linéaire, transformée de Fourier

-          Interpolation et ajustement de courbe