Aperçu du cours
Introduction à la Programmation Scientifique avec Python
Ce module offre une introduction complète aux concepts clés de la programmation scientifique. Vous apprendrez à utiliser Python pour mener des analyses complexes, traiter de grandes quantités de données et créer des simulations numériques.
Librairies Python pour la Science
Explorez les librairies Python essentielles pour la science comme NumPy pour le calcul numérique, SciPy pour les tâches scientifiques avancées, et Matplotlib pour la visualisation des données scientifiques. Chaque librairie sera détaillée avec des exemples pratiques et des cas d’utilisation.
Manipulation et Analyse de Données
Apprenez à manipuler et analyser des données scientifiques en utilisant Pandas et d’autres outils spécialisés. Ce module se concentre sur l’importation, le nettoyage, la transformation et l’exploration de données complexes pour obtenir des insights pertinents.
Calcul Numérique et Simulations
Découvrez comment utiliser Python pour effectuer des calculs numériques précis et développer des modèles de simulation pour la recherche scientifique. Ce cours inclut des exercices pratiques sur la modélisation de phénomènes physiques et biologiques.
Projets Pratiques
Engagez-vous dans des projets pratiques qui vous permettront de mettre en application les techniques apprises. Travaillez sur des problèmes réels, en utilisant Python pour résoudre des défis scientifiques et présenter vos résultats de manière efficace.
Prérequis
- Connaissance des bases de Python (structures de contrôle, fonctions, manipulation de listes et dictionnaires).
- Notions en mathématiques appliquées et en traitement de données sont un plus.
- Expérience en programmation scientifique ou en analyse de données souhaitée.
Fonctionnalités
- Maîtriser les outils avancés de Python pour le calcul scientifique, notamment NumPy, SciPy et Pandas, afin d’effectuer des analyses complexes et des simulations.
- Optimiser la manipulation et l’analyse des données en utilisant Pandas pour importer, nettoyer, transformer et visualiser des ensembles de données scientifiques.
- Améliorer la performance des calculs numériques grâce à l’optimisation des opérations matricielles, la vectorisation et le parallélisme avec des outils comme NumPy et Dask.
- Développer des modèles de calcul scientifique et des simulations en exploitant les fonctionnalités avancées de SciPy pour l’algèbre linéaire, le traitement du signal et l’analyse de séries temporelles.
Public ciblé
- Cette formation s’adresse aux scientifiques, ingénieurs, analystes de données et chercheurs souhaitant exploiter Python pour l’analyse de données, les calculs numériques et les simulations scientifiques.
Détails
- 5 Sections
- 26 Lessons
- 28 Weeks
- Python avancé5
- Manipulation de tableaux et opérations mathématiques avec NumPy8
- 2.1Structure de donnée : les numpy array
- 2.2Création de tableau
- 2.3Opérations sur les tableaux : opérations basiques, broadcasting, méthodes spécifiques, travailler à partir de formules mathématiques
- 2.4Entrées/sorties avec Numpy
- 2.5Explication de l’optimisation des opérations sur les tableaux avec Numpy : vectorisation, Allocation mémoire, binding C++, compilation sur architecture dédiée, optimisation des ressources du processeur
- 2.6Bannir les boucles for
- 2.7Comparaison de performances avec Python natif
- 2.8Profilage / Timing
- Calcul scientifique avec SciPy2
- Exploration et analyse de données avec Pandas9
- 4.1Structure de données : DataFrame, série
- 4.2Fonctionnalités essentielles : attributs, statistiques descriptives, type de données…
- 4.3Indexation et sélection de données : Basique, accès par attribut, slicing, sélection par label, par position, par fonction callable, méthodes de sélection, sélection par masque
- 4.4Opérations mathématiques sur les DataFrames : opérations accélérées sur les données, application de fonction mathématiques
- 4.5Opérations sur les DataFrames : concaténation, fusion, regroupement
- 4.6Travailler avec des données textuelles
- 4.7Travailler avec des données manquantes
- 4.8Travailler avec des Série temporelles
- 4.9Outils d’entrée/sortie
- Accélération de code Python2
Instructeur
