Python - spécialiste

Formation personnalisée. A distance ou en présentiel. Petit groupe (entre 1 et 5 personnes)

Cette formation est tout public, ouverte aux débutants et aux initiés de tous métiers. Elle permet d'acquérir des bases solides permettant de se spécialiser dans n'importe quel domaine par la suite. En plus de la maitrise des fondamentaux, les stagiaires seront capables de concevoir une micro-application exécutable sur n'importe quel ordinateur.

1.1 Maîtriser la syntaxe de base et les structures de contrôle,1.2 Définir et utiliser des fonctions,1.3 Appliquer des concepts avancés de programmation,2.1 Manipuler des types de données primitifs et composés,2.2 Utiliser la programmation orientée objet,2.3 Gérer et optimiser les données,3.1 Utiliser et créer des modules,3.2 Développer et distribuer des packages,3.3 Gérer les environnements et les dépendances,4.1 Analyser et profiler le code,4.2 Améliorer l'efficacité du code,4.3 Tester et déboguer Plus en détail: A. Introduction 1. Qu'est-ce qu'un programme informatique ? 2. Pourquoi Python ? 3. Créer son environnement de travail Python 4. Généralités sur les types 5. Généralités sur les fonctions B. Le paramétrage et l'appel des fonctions 1. Le paramétrage 2. L'appel C. Les boucles 1. If, elif, else 2. For 3. While 4. And, or 5. Continue, break 6. La récursivité D. Les structures de données : Les listes 1. Généralités sur les listes 2. Les fonctions anonymes : Lambda 3. Agréger les données d¿une liste Méthode « map » 4. Ajouter 5. Filtrer 6. Trier 7. Supprimer 8. Gérer les doublons 9. Concaténer 10. Fractionner E. Les structures de données : Les tuples, les dictionnaires et les ensembles 1. Les tuples 2. Les dictionnaires 3. Les sets F. La gestion des erreurs 1. Les erreurs 2. Les exceptions 3. Les assertions 4. L¿instruction « finally » 5. Les modules 6. Généralités 7. Datetime G.Random 4. Statistics H. Anaconda et Jupyter 1. La plateforme Anaconda 2. JupiterLab 3. Spyder I. Numpy 1. Array J. Opérations classiques 1. Agréger 2. Insérer 3. Supprimer 4. Moyenne 5. Filtrer 5. Broadcasting 6. Index 7. Slicing 8. Diviser un tableau 9. Combiner les tableaux 10. Calcul matriciel K. Pandas 1. Généralités 2. Créer un DataFrame 3. Récupérer les données d¿un fichier Excel 4. Créer une ou plusieurs colonnes d¿index 5. Indexing 6. Filtrer des lignes et des colonnes 7. Trier 8. Le traitement des lignes 9. Le traitement des colonnes 10. Slicing 11. Créer une colonne calculée 12. Fusionner 13. Combiner 14. Grouper 15. Pivoter/Dépivoter des colonnes 16. Compter 17. Décrire 18. Enregistrer les données dans Excel L. Matplotlib 1.1. Généralités 2. Récupérer les données 3. Créer une figure pour accueillir les visuels 4. Gérer le style d¿un visuel 5. Les visuels de base 6. La visualisation 3D 1.2. Seaborn 1. SciPy 2. API Request 3. Connexion MySQL et SQLServer