Accueil / Formations / Passer de Matlab à Python

Passer de Matlab à Python

À l'issue du stage, les participants seront capables de développer des applications de calcul numérique avec Python et notamment de convertir leurs programmes Matlab en Python. Les outils utilisés seront Python dans sa dernière version, l'environnement de Développement Intégré PyCharm, la distribution Anaconda et le serveur Jupyter.

Objectifs pédagogiques

  • Avoir les bases syntaxiques du langage (types de données, structures de contrôles)
  • Savoir écrire des fonctions
  • Savoir tester et debugger un programme
  • Connaître les correspondances entre Python et MATLAB
  • Savoir utiliser les librairies scientifiques Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas et l’outil Jupyter
  • Acquérir une vision globale de l’écosystème scientifique de Python
  • Savoir interfacer Python avec le langage C

Programme

INITIATION AU LANGAGE PYTHON

S’approprier la syntaxe de Python est une étape préliminaire incontournable à la prise en main de ses librairies scientifiques.

  • Présentation du langage et de quelques projets phares adaptés au domaine scientifique
  • Les principaux types de données
  • Syntaxe et structures de contrôles (itérations, conditions, …)
  • Les fonctions et générateurs
  • Les concepts de la programmation objet en Python
  • Pièges et particularités du langage
  • La librairie standard (gestion de fichiers, passage d’arguments aux scripts, tests unitaires, SGBDR)

PYTHON ET MATLAB

L’écosystème Python propose quelques outils permettant de réutiliser le code et données MATLAB

  • Présentation des principales différences syntaxiques et équivalences entre MATLAB et Python
  • Présentation et mise en œuvre de convertisseurs permettant des traductions partielles de code MATLAB vers Python
  • Lecture de fichiers MATLAB (.mat) avec Python

LES BASES SCIENTIFIQUES DE PYTHON

Avant de plonger dans la nébuleuse scientifique de Python il est important de s’approprier les librairies de base sur lesquelles s’appuient toutes les autres librairies scientifiques

  • Panorama de l’écosystème scientifique de Python (librairies, outils, communauté)
  • Prise en main des notebooks Jupyter
  • Comprendre les erreurs de calculs avec la norme IEEE-754, dite virgule flottante et les librairies à multiple précision
  • Le calcul numérique avec Numpy (algèbre linéaire)
  • Les bases de la visualisation de données avec Matplotlib
  • Interpolations, régressions, transformée de Fourier et statistiques avec Scipy
  • Analyse de données/statistiques avec Pandas

INTERFACER PYTHON AVEC LE LANGAGE C

Mise en œuvre de différentes solutions permettant d’interfacer Python avec le langage C

  • Présentation des solutions disponibles pour interfacer Python avec le langage C
  • Appeler des librairies C depuis le langage Python avec la librairie « ctypes »
  • Développer un module Python en C avec la librairie « C-API »
  • Développer un module Python en C avec SWIG (http://swig.org/)
  • Appeler des fonctions Python depuis le langage C

POUR ALLER PLUS LOIN

Exploration de quelques librairies plus spécialisées qui pourront répondre à certains de vos besoins métiers

  • Visualiser des données BigData avec DataShader et Bokeh
  • Éléments de cartographie avec Cartopy, Folium/iPyLeafLet, GeoPandas.
  • Les formats de données numériques/BigData (NetCDF, HDF5, Parquet, …)
  • Paralléliser des tâches avec Celery

APPLICATIONS A VOS DONNEES

Dans le cas d'une formation en Intra-Entreprise, nous vous proposons de réaliser des exercices sur vos propres données afin de vous offrir des exemples concrets si cela ne présente pas de problèmes techniques ou de confidentialité.

Les exercices réalisés pendant la session de formation seront alors adaptés en fonction des données que vous pourrez mettre à disposition et de vos centres d’intérêts.

Sessions (Toulouse, Nantes, Paris)

  • du 27 au 31 janv.
    Paris (Nantes et Toulouse sur demande)

Nous contacter

Public

  • Toute personne travaillant dans des secteurs ayant des besoins en calculs, simulations mathématiques et souhaitant passer de MATLAB à Python
  • Informaticiens, scientifiques, chercheurs et ingénieurs travaillant dans les domaines comme les sciences physiques, la chimie, les sciences des matériaux, la génétique, la mécanique des fluides, l'aérospatiale, les statistiques, le monde de la finance, etc...

Pré-requis

  • Cette formation s’adresse aux personnes possédant une première expérience en algorithmique et MATLAB (non obligatoire).
  • Des bases en algèbre linéaire (produit matriciel) sont conseillées.

Durée

5 jour(s) soit 35 heures

Prix

2500 € par personne

Moyens pédagogiques et techniques

  • les supports de cours (slides) seront disponibles en ligne et distribués en début de formation (à l'aide d'un lien vers notre outil interne ou d'une version numérisée), puis fournis au format électronique à la fin de la formation

  • une salle de formation équipée d'une connexion Internet, d'un vidéoprojecteur, paperboard...

  • un ordinateur par stagiaire avec un système d'exploitation installé et les outils nécessaires

Modalités de suivi de l'exécution du programme

  • durant la formation : alternance d'apports théoriques (50% à 10% du cours), d’exercices pratiques et de mise en situation sous forme de travaux pratiques corrigés avec l’expert-formateur

  • les supports sont exhaustifs et peuvent être ré-utilisés après la formation pour la reprendre entièrement seul. L’utilisation de notebooks Jupyter facilite la prise en main du langage et les échanges interactifs avec le formateur.
  • en fin de formation : évaluation à chaud sur l'atteinte des objectifs pédagogiques sous forme de tour de table et de test de connaissances, d'exercices, de QCM

Moyens d'encadrement

  • Formation assurée par un expert Python connaissant les librairies scientifiques