Fin d'Inscription : Le Bulletin d'Inscription doit être rempli, cacheté, signé et envoyé par email : Au minimum 15 JOURS OUVRÉS avant la date de formation.
Si vous avez un besoin URGENT et que vous souhaitez une date de formation plus proche que les sessions programmées (minimum 15 à 20 jours ouvrés à date de votre demande)
Types mutuable/unmutable et affectation par référence
Ecrire une fonction et passage de paramètres par référence
Notation par compréhension
Fonctions ayant une liste non limitée de paramètres
Fonctions Lambda
Unpacking de paramètres
2/ Les erreurs de calculs
Comprendre les erreurs de calculs
Savoir comment les contourner
Présentation de librairies tierces permettant de réduire ces erreurs
3/ La librairie NumPy
Introduction
L'intérêt de la librairie NumPy
Principales différences entre les tableaux Numpy et les listes Python
Création et manipulation des tableaux
Broadcasting
Présentation de fonctions universelles
Extraire des informations de données
Masques booléens
Chargement et sauvegarde des tableaux
Données structurées
4/ Analyse de données avec Pandas
Les concepts de base : index, sélection de données, séries et dataframes
Lire / exporter des données sous différents formats
Opérations simples
Gérer des 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 chaines de caractères
Traiter des données temporelles
Quelles options pour les données massives ?
5/ Visualisation avec matplotlib et pandas
Prise en mains : tracés de courbes et points
Les éléments de base de la librairie : axes, légendes, annotations, palettes de couleurs...
Quelques graphiques : histogrammes, camemberts, boxplot, ...
Représentation en 3D : points, courbes et surfaces
Interagir avec les graphiques dans le Jupyter notebook
Modifier les graduations et les axes
Représentation graphique avec pandas
6/ Introduction à SciPy
Introduction
Intégration
Algèbre linéaire
Transformée de Fourier
Interpolation
Ajustement de courbe
Approche Pédagogique
Approche Pédagogique
Pédagogie très opérationnelle fondée sur l'alternance entre théorie et pratique
Cas pratiques
Remise d’outils
Echanges d’expériences
Public Cible
Personnes Visées
Ingénieurs
Développeurs
Scientifiques
Enseignants
Dates
Dates
Du 23 au 26 Juil. 2024
Du 12 au 15 Nov. 2024
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