Formation Python Scientifique

Formation Python Scientifique

Notée : (20)*

Découvrez les librairies scientifiques incontournables pour traiter, analyser et visualiser vos données lors de cette formation Python Scientifique de 3 jours !

Prix (Formation inter-entreprise)

1800€ HT / personne

Durée

3 jours

Dates

Nous pouvons organiser des sessions à d'autres dates ou dans d'autres villes (Bordeaux, Lille, Lyon, Marseille, Montpellier, Nantes, Nice, Paris, Strasbourg, Toulouse...)

Cette formation Python Scientifique a pour but de vous apprendre à utiliser les librairies scientifiques Python incontournables afin de traiter, analyser et visualiser vos données !

Les librairies scientifiques les plus utilisées à travers le monde dans les laboratoires de recherche et les départements de R&D seront étudiées : NumPy, pandas, matplotlib et SciPy.
Vous travaillerez sur différents jeux de données afin de prendre en main ces différentes librairies. Vous apprendrez à traiter vos données de manière efficace et concise.

Cette formation s'adresse à des chercheur·ses, ou profils scientifiques souhaitant maîtriser les librairies python citées pour effectuer leurs calculs scientifiques.

À l'issue de cette formation Python Scientifique, vous serez capables d'utiliser les librairies scientifiques du monde Python. Vous repartirez également avec l'ensemble du cours et toutes les corrections des exercices.

Si vous débutez avec le langage de programmation Python ou souhaitez revoir les bases, jetez un œil à la formation Python !

Les objectifs

  • Créer son environnement de travail Python
  • Utiliser efficacement les librairies de la stack scientifique
  • Traiter des données avec les librairies NumPy, pandas et SciPy
  • Visualiser des données avec les librairies matplotlib et pandas

Pré-requis

  • Maîtriser les bases du langage Python ou avoir suivi la formation Python
  • Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Python Scientifique

Jour 1 : environnement de travail et zoom sur NumPy

Environnement de travail
  • Installer Python et les librairies scientifiques
  • Environnement de développement : Jupyter notebooks, IDE ou éditeur de texte

NumPy

  • Introduction
  • Pourquoi avez-vous besoin de NumPy ?
  • Pourquoi les tableaux ?
  • Créer et manipuler des tableaux
  • Broadcasting
  • Fonctions universelles
  • Extraire des informations de vos données
  • Masques booléens
  • Charger et sauvegarder les tableaux
  • Données structurées

Mise en pratique :
- Tester différents environnements de travail
- Manipulation des données avec NumPy
- Faire des calculs sur des données
- Les pièges à éviter pour être efficace

Jour 2 : zoom sur pandas

  • Introduction
  • Série
  • DataFrame
  • Lire / exporter des données sous différents formats
  • Indexation et sélection des données
  • Opérations simples
  • Traiter les données manquantes
  • Informations sur les données : taille, type, mémoire
  • Changer le type des données
  • Traitement avancé des données
  • Tableau croisé dynamique
  • Segmenter les données
  • Moyenne glissante
  • Ajouter des dimensions
  • Manipuler les MultiIndex
  • Travailler avec des chaînes de caractères
  • Traiter des données temporelles
  • Quelles options pour les données massives ?

Mise en pratique :
- Construire et lire des tableaux de données
- Sélectionner et nettoyer les données
- Manipuler plusieurs dimensions avec les MultiIndex
- Analyser des données temporelles

Jour 3 : visualisation avec matplotlib / pandas et introduction à SciPy

Visualisation avec matplotlib et pandas
  • Introduction
  • Interface MATLAB vs orientée objet
  • Graphique linéaire
  • Nuage de points
  • Histogramme
  • Représenter plusieurs graphiques
  • Graphique 3D
  • Interagir avec les graphiques dans le Jupyter notebook
  • Modifier les graduations et les axes
  • Représentation graphique avec pandas
Introduction à SciPy
  • Introduction
  • Intégration
  • Algèbre linéaire
  • Transformée de Fourier
  • Interpolation
  • Ajustement de courbe

Mise en pratique :
- Visualiser ses données
- Customiser ses graphiques
- Savoir explorer la librairie SciPy

Télécharger le programme

Le(s) formateur(s)

Guillaume CHEVROT

Guillaume CHEVROT

Guillaume a travaillé en tant que chercheur au sein de différents organismes de recherche (CEA, CNRS, Université du Danemark du Sud, Université d'Orléans) dans le domaine de la simulation numérique et de l'analyse de données. Au cours de ces expériences, Guillaume a développé une expertise en programmation et calcul numérique avec le langage Python.

Aujourd'hui, via sa société de conseil NUMGRADE, il effectue des missions en qualité de consultant et de formateur pour de nombreuses entreprises et organisations du monde de la recherche et de l'enseignement.

Voir son profil détaillé

A propos de Human Coders

Human Coders c'est un centre de formation pour développeurs avec :

  • une certification Qualiopi, indispensable pour que vous puissiez obtenir des aides au financement via votre OPCO
  • de nombreux clients qui nous font confiance depuis des années
  • un manifeste pour garantir des formations à taille humaine, des formateurs passionnés, de véritables workshops...
  • 103 formations au catalogue, 1464 sessions depuis nos débuts en 2012 avec une moyenne de satisfaction de 4,6/5
  • la possibilité de vous proposer un accompagnement personnalisé ou du conseil après la formation

8 témoignages

Très bonne formation, dans des conditions idéales (2 stagiaires). Formateur très pédagogue et méthode super efficace : pré-définition de l'en...

Très bonne formation, dans des conditions idéales (2 stagiaires). Formateur très pédagogue et méthode super efficace : pré-définition de l'environnement de travail et partage par Live Share qui a permis de travailler en parallèle sans changer de partage d'écran en permanence. Nombreuses questions.

Voir plus

Super expérience. Le cours est bien conçu, entre partie théorique et exercices. Le partage de Vscode m'a permis de mieux comprendre les exercises

Super expérience. Le cours est bien conçu, entre partie théorique et exercices. Le partage de Vscode m'a permis de mieux comprendre les exercises

Je remercie vivement le formateur pour avoir répondu à toutes nos questions qui peuvent déborder du cadre de la formation tant bien sur les th...

Je remercie vivement le formateur pour avoir répondu à toutes nos questions qui peuvent déborder du cadre de la formation tant bien sur les thématiques du programme que sur les dépassements des horaires (reste disponible après les cours et même après la formation). Un large programme assez varié avec des cas pratiques intéressants nous permettant d'avoir les clés pour pouvoir élaborer notre propre projet. J'ai particulièrement apprécié la partie évoquant la librairie Panda que je connaissais pas auparavant. Accessible pour tous les niveaux de programmation.

Voir plus

Formation abordable tout en allant en profondeur dans les sujets. Permet de prendre connaissance des bonnes pratiques et d'outils spécifiques ...

Formation abordable tout en allant en profondeur dans les sujets. Permet de prendre connaissance des bonnes pratiques et d'outils spécifiques sur des librairies que nous pensons déjà connaitre.

Voir plus

Programme parfait, en lien avec le besoin. Tous les thèmes importants ont été abordés.

Programme parfait, en lien avec le besoin. Tous les thèmes importants ont été abordés.

Programme très intéressant qui correspond parfaitement à mes besoins, un peu dense à mon gout sur trois jours, je pense que 4 jours aurait per...

Programme très intéressant qui correspond parfaitement à mes besoins, un peu dense à mon gout sur trois jours, je pense que 4 jours aurait permis de passer plus de temps sur les graphiques par exemple et la librairie scipy. Formateur sympa très à l'écoute.

Voir plus

Les cours sont complets et de qualité, formateur à l'écoute et sympathique.

Les cours sont complets et de qualité, formateur à l'écoute et sympathique.

Formation intéressante. La partie numpy a été facilement accessible. Bien qu'utilisant fréquemment la librairie Pandas, cela à permis de c...

Formation intéressante. La partie numpy a été facilement accessible. Bien qu'utilisant fréquemment la librairie Pandas, cela à permis de compléter et affirmer la maitrise de celle-ci. La partie Visualisation et SciPy a été par contre trop courte. Le formateur c'est montré à l'écoute de nos besoins et est très accessible.

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Nos forces

  • Des formations à taille humaine
  • Des formateurs passionnés
  • Des véritables workshop
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Découvrez les librairies scientifiques incontournables pour traiter, analyser et visualiser vos données lors de cette formation Python Scientifique de 3 jours !

Formation Python Scientifique

Cette formation Python Scientifique a pour but de vous apprendre à utiliser les librairies scientifiques Python incontournables afin de traiter, analyser et visualiser vos données !

Les librairies scientifiques les plus utilisées à travers le monde dans les laboratoires de recherche et les départements de R&D seront étudiées : NumPy, pandas, matplotlib et SciPy.
Vous travaillerez sur différents jeux de données afin de prendre en main ces différentes librairies. Vous apprendrez à traiter vos données de manière efficace et concise.

Cette formation s'adresse à des chercheur·ses, ou profils scientifiques souhaitant maîtriser les librairies python citées pour effectuer leurs calculs scientifiques.

À l'issue de cette formation Python Scientifique, vous serez capables d'utiliser les librairies scientifiques du monde Python. Vous repartirez également avec l'ensemble du cours et toutes les corrections des exercices.

Si vous débutez avec le langage de programmation Python ou souhaitez revoir les bases, jetez un œil à la formation Python !

Les objectifs

  • Créer son environnement de travail Python
  • Utiliser efficacement les librairies de la stack scientifique
  • Traiter des données avec les librairies NumPy, pandas et SciPy
  • Visualiser des données avec les librairies matplotlib et pandas

Pré-requis

  • Maîtriser les bases du langage Python ou avoir suivi la formation Python
  • Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Python Scientifique

Jour 1 : environnement de travail et zoom sur NumPy

Environnement de travail
  • Installer Python et les librairies scientifiques
  • Environnement de développement : Jupyter notebooks, IDE ou éditeur de texte

NumPy

  • Introduction
  • Pourquoi avez-vous besoin de NumPy ?
  • Pourquoi les tableaux ?
  • Créer et manipuler des tableaux
  • Broadcasting
  • Fonctions universelles
  • Extraire des informations de vos données
  • Masques booléens
  • Charger et sauvegarder les tableaux
  • Données structurées

Mise en pratique :
- Tester différents environnements de travail
- Manipulation des données avec NumPy
- Faire des calculs sur des données
- Les pièges à éviter pour être efficace

Jour 2 : zoom sur pandas

  • Introduction
  • Série
  • DataFrame
  • Lire / exporter des données sous différents formats
  • Indexation et sélection des données
  • Opérations simples
  • Traiter les données manquantes
  • Informations sur les données : taille, type, mémoire
  • Changer le type des données
  • Traitement avancé des données
  • Tableau croisé dynamique
  • Segmenter les données
  • Moyenne glissante
  • Ajouter des dimensions
  • Manipuler les MultiIndex
  • Travailler avec des chaînes de caractères
  • Traiter des données temporelles
  • Quelles options pour les données massives ?

Mise en pratique :
- Construire et lire des tableaux de données
- Sélectionner et nettoyer les données
- Manipuler plusieurs dimensions avec les MultiIndex
- Analyser des données temporelles

Jour 3 : visualisation avec matplotlib / pandas et introduction à SciPy

Visualisation avec matplotlib et pandas
  • Introduction
  • Interface MATLAB vs orientée objet
  • Graphique linéaire
  • Nuage de points
  • Histogramme
  • Représenter plusieurs graphiques
  • Graphique 3D
  • Interagir avec les graphiques dans le Jupyter notebook
  • Modifier les graduations et les axes
  • Représentation graphique avec pandas
Introduction à SciPy
  • Introduction
  • Intégration
  • Algèbre linéaire
  • Transformée de Fourier
  • Interpolation
  • Ajustement de courbe

Mise en pratique :
- Visualiser ses données
- Customiser ses graphiques
- Savoir explorer la librairie SciPy

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Le(s) formateur(s)

Guillaume CHEVROT

Guillaume CHEVROT

Guillaume a travaillé en tant que chercheur au sein de différents organismes de recherche (CEA, CNRS, Université du Danemark du Sud, Université d'Orléans) dans le domaine de la simulation numérique et de l'analyse de données. Au cours de ces expériences, Guillaume a développé une expertise en programmation et calcul numérique avec le langage Python.

Aujourd'hui, via sa société de conseil NUMGRADE, il effectue des missions en qualité de consultant et de formateur pour de nombreuses entreprises et organisations du monde de la recherche et de l'enseignement.

Voir son profil détaillé

A propos de Human Coders

Human Coders c'est un centre de formation pour développeurs avec :

  • une certification Qualiopi, indispensable pour que vous puissiez obtenir des aides au financement via votre OPCO
  • de nombreux clients qui nous font confiance depuis des années
  • un manifeste pour garantir des formations à taille humaine, des formateurs passionnés, de véritables workshops...
  • 103 formations au catalogue, 1464 sessions depuis nos débuts en 2012 avec une moyenne de satisfaction de 4,6/5
  • la possibilité de vous proposer un accompagnement personnalisé ou du conseil après la formation

8 témoignages

Très bonne formation, dans des conditions idéales (2 stagiaires). Formateur très pédagogue et méthode super efficace : pré-définition de l'en...

Très bonne formation, dans des conditions idéales (2 stagiaires). Formateur très pédagogue et méthode super efficace : pré-définition de l'environnement de travail et partage par Live Share qui a permis de travailler en parallèle sans changer de partage d'écran en permanence. Nombreuses questions.

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Super expérience. Le cours est bien conçu, entre partie théorique et exercices. Le partage de Vscode m'a permis de mieux comprendre les exercises

Super expérience. Le cours est bien conçu, entre partie théorique et exercices. Le partage de Vscode m'a permis de mieux comprendre les exercises

Je remercie vivement le formateur pour avoir répondu à toutes nos questions qui peuvent déborder du cadre de la formation tant bien sur les th...

Je remercie vivement le formateur pour avoir répondu à toutes nos questions qui peuvent déborder du cadre de la formation tant bien sur les thématiques du programme que sur les dépassements des horaires (reste disponible après les cours et même après la formation). Un large programme assez varié avec des cas pratiques intéressants nous permettant d'avoir les clés pour pouvoir élaborer notre propre projet. J'ai particulièrement apprécié la partie évoquant la librairie Panda que je connaissais pas auparavant. Accessible pour tous les niveaux de programmation.

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Formation abordable tout en allant en profondeur dans les sujets. Permet de prendre connaissance des bonnes pratiques et d'outils spécifiques ...

Formation abordable tout en allant en profondeur dans les sujets. Permet de prendre connaissance des bonnes pratiques et d'outils spécifiques sur des librairies que nous pensons déjà connaitre.

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Programme parfait, en lien avec le besoin. Tous les thèmes importants ont été abordés.

Programme parfait, en lien avec le besoin. Tous les thèmes importants ont été abordés.

Programme très intéressant qui correspond parfaitement à mes besoins, un peu dense à mon gout sur trois jours, je pense que 4 jours aurait per...

Programme très intéressant qui correspond parfaitement à mes besoins, un peu dense à mon gout sur trois jours, je pense que 4 jours aurait permis de passer plus de temps sur les graphiques par exemple et la librairie scipy. Formateur sympa très à l'écoute.

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Les cours sont complets et de qualité, formateur à l'écoute et sympathique.

Les cours sont complets et de qualité, formateur à l'écoute et sympathique.

Formation intéressante. La partie numpy a été facilement accessible. Bien qu'utilisant fréquemment la librairie Pandas, cela à permis de c...

Formation intéressante. La partie numpy a été facilement accessible. Bien qu'utilisant fréquemment la librairie Pandas, cela à permis de compléter et affirmer la maitrise de celle-ci. La partie Visualisation et SciPy a été par contre trop courte. Le formateur c'est montré à l'écoute de nos besoins et est très accessible.

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* Nombre de personnes ayant répondu au questionnaire de satisfaction sur cette formation depuis 2012