Python offre une approche acces­sible et puis­sante pour créer, explo­rer et analy­ser des données. Cette forma­tion est spécia­le­ment conçue pour les personnes ayant une base en Python qui souhaitent explo­rer le calcul scien­ti­fique en utili­sant des outils puis­sants et poly­va­lents.

Au cours de cette forma­tion, vous appren­drez :

• Les bases de Python néces­saires pour le calcul scien­ti­fique
• La mani­­pu­­la­tion des tableaux et des données avec Numpy et Pandas
• L’uti­li­sa­tion de SciPy pour résoudre des problèmes de calcul scien­ti­fique
• La créa­tion de visua­li­sa­tions statiques et inter­ac­tives pour présen­ter ou explo­rer vos données et résul­tats avec Matplot­lib et Plotly

Partie 1 : Intro­duc­tion à Python pour le calcul scien­ti­fique

Dans cette première partie, vous appre­nez à prépa­rer un envi­ron­ne­ment virtuel Python orienté vers le calcul scien­ti­fique : Anaconda/Conda, Jupy­ter, NumPy, Pandas, SciPy. Ensuite, les concepts de base de Python néces­saires pour le calcul scien­ti­fique sont abor­dés.

 

 

Partie 2 : Mani­pu­la­tion de données avec NumPy et Pandas

Nous plon­geons ensuite dans NumPy et Pandas pour analy­ser et mani­pu­ler effi­ca­ce­ment des tableaux de données. Vous appre­nez à char­ger des jeux de données et à leur appliquer des opéra­tions de trai­te­ment de données ainsi que des fonc­tions mathé­ma­tiques.

Image

Image

Partie 3 : Outils et algo­rithmes scien­ti­fiques, SciPy

Image

Dans cette partie, vous décou­vrez les fonc­tion­na­li­tés avan­cées de SciPy pour résoudre des problèmes scien­ti­fiques concer­nant l’al­gèbre linéaire, l’in­té­gra­tion numé­rique ou la régres­sion linéaire.

Partie 4 : Visua­li­sa­tion de données avec Matplot­lib

Image

Matplot­lib est un outil essen­tiel pour créer des visua­li­sa­tions statiques à partir de données. Vous appre­nez à tracer des graphiques simples ou complexes et à person­na­li­ser leurs aspects visuels à volonté.

En complé­ment, nous verrons comment utili­ser des thèmes visuels comme celui de Seaborn, qui s’ap­plique direc­te­ment à nos visua­li­sa­tions graphiques.

Partie 5 : La visua­li­sa­tion inter­ac­tive avec Plotly au service de la recherche

Image

Pour finir, nous explo­rons Plotly pour créer des visua­li­sa­tions inter­ac­tives et dyna­miques.

Cette biblio­thèque est l’amie du scien­ti­fique qui veut créer et parta­ger des visua­li­sa­tions avec ses pairs, permet­tant d’ex­plo­rer les données de manière intui­tive : un outil pour la compré­hen­sion.

 

Venez vous former au calcul scien­ti­fique par Python avec nous. L’adap­ta­bi­lité de nos forma­teurs fait notre force, et une partie option­nelle sur Sympy, qui concerne le calcul symbo­lique algé­brique, est aussi envi­sa­geable sur demande.

 Parcou­rez notre cata­logue de forma­tions 2024

 

 

Retrou­vez toutes nos Forma­tions IA / Data Science sur notre site ! N’hé­si­tez pas à nous contac­ter pour tout rensei­gne­ment.