Aperçu du cours
Introduction à la Programmation Parallèle et au Calcul Distribué
Apprenez les bases de la programmation parallèle et du calcul distribué avec Python, des techniques essentielles pour traiter des volumes importants de données et effectuer des calculs complexes de manière efficace. Ce module initie aux concepts de base et aux configurations systèmes nécessaires.
Librairies Python pour le Parallélisme
Maîtrisez les librairies Python spécialisées comme multiprocessing, concurrent.futures, et Dask. Vous apprendrez comment elles facilitent la programmation parallèle et distribuée, permettant une gestion plus efficace des tâches et des processus.
Implémentation de Solutions de Calcul Distribué
Explorez comment déployer et gérer des environnements de calcul distribué utilisant des frameworks comme Apache Spark avec PySpark. Ce cours offre des compétences pratiques sur la configuration, l’exécution et l’optimisation de calculs sur des clusters de serveurs.
Optimisation et Scalabilité
Focus sur les techniques d’optimisation des performances pour les applications parallèles et distribuées. Apprenez à identifier et résoudre les goulots d’étranglement, à scalabiliser les applications pour augmenter leur efficacité et à gérer les ressources de manière dynamique.
Projets Pratiques et Études de Cas
Engagez-vous dans des projets pratiques et des études de cas qui simulent des scénarios réels d’utilisation du calcul distribué et de la programmation parallèle. Ces exercices permettent de solidifier les connaissances et de préparer les participants à des applications professionnelles immédiates.
Prérequis
- Connaissance de base de la programmation Python
- Compréhension des concepts fondamentaux de la programmation informatique
Objectifs pédagogiques
- Comprendre les concepts et les principes de la programmation parallèle et du calcul distribué
- Utiliser les bibliothèques de programmation parallèle en Python pour exploiter les ressources multicœurs
- Maîtriser les techniques de calcul distribué avec dask pour résoudre des problèmes de grande envergure
- Optimiser les performances des programmes Python en utilisant des techniques d'optimisation appropriées
- Acquérir les compétences nécessaires pour concevoir et mettre en œuvre des solutions parallèles et distribuées en Python
Public ciblé
- développeurs Python
- ingénieurs logiciels
- data scientists
- toute personne souhaitant améliorer les performances de ses programmes Python
Programme de formation
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Introduction à la Programmation Parallèle et au Calcul Distribué (3 heures)
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Les concepts clés de la programmation parallèle et du calcul distribué
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Les avantages et les défis de l’utilisation de ces approches en Python
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Les modèles de programmation parallèle (ex. : multiprocessing, multithreading) et les architectures distribuées (ex. : client-serveur, calcul en grille)
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Introduction à la Programmation Parallèle et au Calcul Distribué (3 heures)
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Les concepts clés de la programmation parallèle et du calcul distribué
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Les avantages et les défis de l’utilisation de ces approches en Python
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Les modèles de programmation parallèle (ex. : multiprocessing, multithreading) et les architectures distribuées (ex. : client-serveur, calcul en grille)
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Bibliothèques de Programmation Parallèle en Python (4 heures)
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Utilisation de la bibliothèque multiprocessing pour exploiter les ressources multicœurs
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La gestion des processus, des tâches et de la communication entre les processus
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L’utilisation de la bibliothèque concurrent.futures pour exécuter des tâches asynchrones et parallèles
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Travaux pratiques : Programmation parallèle avec multiprocessing et concurrent.futures
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Bibliothèques de Programmation Parallèle en Python (4 heures)
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Utilisation de la bibliothèque multiprocessing pour exploiter les ressources multicœurs
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La gestion des processus, des tâches et de la communication entre les processus
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L’utilisation de la bibliothèque concurrent.futures pour exécuter des tâches asynchrones et parallèles
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Travaux pratiques : Programmation parallèle avec multiprocessing et concurrent.futures
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Calcul Distribué avec Python (4 heures)
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L’utilisation de la bibliothèque de calcul distribué dask pour gérer des tâches distribuées
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La création et la manipulation de tableaux de données distribués avec dask.dataframe
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L’exécution de calculs parallèles sur des clusters de machines avec dask.distributed
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Travaux pratiques : Calcul distribué avec dask sur un cluster de machines
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Calcul Distribué avec Python (4 heures)
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L’utilisation de la bibliothèque de calcul distribué dask pour gérer des tâches distribuées
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La création et la manipulation de tableaux de données distribués avec dask.dataframe
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L’exécution de calculs parallèles sur des clusters de machines avec dask.distributed
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Travaux pratiques : Calcul distribué avec dask sur un cluster de machines
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Optimisation des Performances en Python (3 heures)
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Les techniques d’optimisation des performances en Python
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L’utilisation de la compilation JIT (Just-In-Time) avec Numba
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L’accélération des calculs avec NumPy, pandas et autres bibliothèques optimisées
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Travaux pratiques : Optimisation des performances de code en Python
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Optimisation des Performances en Python (3 heures)
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Les techniques d’optimisation des performances en Python
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L’utilisation de la compilation JIT (Just-In-Time) avec Numba
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L’accélération des calculs avec NumPy, pandas et autres bibliothèques optimisées
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Travaux pratiques : Optimisation des performances de code en Python
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Instructeur
