Python – Programmation scientifique

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Aperçu du cours

Objectif de formation : Cette formation permet aux participants de découvrir les éléments avancés du langage Python dans un contexte scientifique.

Programme d'études

  • Python avancé

    • Rappels concepts fondamentaux Python

    • Bonnes pratiques / Design de code

    • Fonctionnalités avancées de Python

    • Évaluation de performances

    • Limite des performances du langage Python natif

  • Manipulation de tableaux et opérations mathématiques avec NumPy

    • Structure de donnée : les numpy array

    • Création de tableau

    • Accès aux éléments du tableau : indexation simple, slicing & striding, indexation avancée

    • Opérations sur les tableaux : opérations basiques, broadcasting, méthodes spécifiques, travailler à partir de formules mathématiques

    • Entrées/sorties avec Numpy

    • Explication de l’optimisation des opérations sur les tableaux avec Numpy : vectorisation, Allocation mémoire, binding C++, compilation sur architecture dédiée, optimisation des ressources du processeur

    • Bannir les boucles for

    • Comparaison de performances avec Python natif

    • Profilage / Timing

  • Calcul scientifique avec SciPy

    • Présentation générale de librairie

    • Présentation de quelques exemples : fit de courbe, algèbre linéaire, fourrier, traitement du signal…

  • Exploration et analyse de données avec Pandas

    • Structure de données : DataFrame, série

    • Fonctionnalités essentielles : attributs, statistiques descriptives, type de données…

    • Indexation et sélection de données : Basique, accès par attribut, slicing, sélection par label, par position, par fonction callable, méthodes de sélection, sélection par masque

    • Opérations mathématiques sur les DataFrames : opérations accélérées sur les données, application de fonction mathématiques

    • Opérations sur les DataFrames : concaténation, fusion, regroupement

    • Travailler avec des données textuelles

    • Travailler avec des données manquantes

    • Travailler avec des Série temporelles

    • Outils d’entrée/sortie

  • Accélération de code Python

    • Présentation générale et rapide des outils existant pour accélérer les codes Python

    • Passage à l’échelle et parallélisme avec Dask

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bprigent

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