Présentation
Formation personnalisée. A distance ou en présentiel. Petit groupe (entre 1 et 5 personnes)
Python - spécialiste
Certification : Programmer et automatiser des tâches avec python (tosa)
Proposée par MYPE — 75000 Paris
Formation Professionnelle
Apprentissage
Présentiel ou à distance
Apprentissage envisageable
Type
Catégorie de la certification
Certification inscrite au Répertoire Spécifique (RS)
Niveau de sortie
Niveau reconnu si applicable
N/C
Prix
Indiqué par l'établissement
2 450 €
Formation dispensée en Présentiel ou à distance à l'adresse suivante :
Localisation & Rattachements
- Adresse
- 29 RUE DES MORILLONS 75000 Paris
- Académie
- Paris
- Département
- Paris
- Région
- Île-de-France
La carte est indicative. Vérifiez l’accès avant votre déplacement.
Objectifs
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.
Débouchés / Résultats attendus
La certification « Programmer et automatiser des tâches avec Python » (Tosa) repose sur un test en ligne précis et fiable qui permet l’évaluation complète des compétences des candidat(e)s sur le langage Python. A l’issue du test, le candidat se voit attribuer un score (0 à 1000), correspondant à un niveau (Initial, Basique, Opérationnel, Avancé ou Expert).
En deçà du score de 551 points, le candidat se verra attribuer une attestation de passage de la certification. Ce niveau ne valide cependant pas l'obtention de la certification.
Les niveaux Opérationnel, Avancé et Expert permettent quant à eux au titulaire de la certification de faire valoir ses compétences et d'attester de son opérationnalité selon son profil et l'emploi qu'il exerce.
Découvrir le langage Python. Devenir Expert sur Python. Des cours et des exercices de qualité pour apprendre à coder et traiter la data. Les bases de Python Pour acquérir des compétences solides sur ce langage informatique mutliparadigme. Idéal pour les développeurs et programmeurs débutants. Un apprentissage pour automatiser, coder, programmation orientée objet (POO). En lire plus. L'environnement Python Pour maîtriser les environnements différents de Python : PyCharm de Jetbrain (IDE), Anaconda (open source). Construisez et développez des projets avancés. En lire plus. Intégration de données Pour data analyst / data engineer : Apprenez la collecte des données avec Pandas, la connexion aux API, bases de données Mysql ou encore le web Scraping avec le framework Scrapy. En lire plus. Traitement des données Pour nettoyer, filtrer et fusionner les données avec les bibliothèques Pandas et Numpy, dédiées à la data science. Utilisez des scripts pour programmer. En lire plus. Statistique et analyse de données Pour le codage et la création de modèles statistiques avancés : Coefficients de corrélation, régressions linéaires (avec SciPy), nuages de points, séries chronologiques. En lire plus. Librairies de visualisation Pour apprendre à visualiser les données traitées : histogrammes, courbes, secteurs, nuages de points... Avec les nombreuses bibliothèques Python et interfaces : Matplotlib (code simple et intuitif), Seaborn, Bokeh ou encore Geoplotlib. En lire plus. Formation de 35h.
Programme & Référentiel
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