Formation Python scientifique : Numpy, Matplotlib, Pandas, Scipy

Python scientifique

Cette formation vous permet de créer des applications scientifiques en Python et d'utiliser les bibliothèques Numpy, Matplotlib, Pandas et Scipy pour traiter des données.

Formation Python scientifique : Numpy, Matplotlib, Pandas, Scipy

Objectifs

  • Utiliser NumPy pour le calcul scientifique.
  • Créer des visualisations de données avec Matplotlib.
  • Manipuler et analyser des données avec Pandas.
  • Découvrir les fonctionnalités de base de SciPy pour des calculs scientifiques avancés.

Programme

Rappels de Python

  • Types de données de base : int, float, str, list, tuple, dict.
  • Structures de contrôle : if, for, while.
  • Fonctions et modules : définition, utilisation, importation.
  • Gestion des exceptions : try, except, finally.

NumPy

  • Présentation, installation, importation
  • Création de tableaux NumPy : arrays, matrices.
  • Opérations de base : addition, multiplication, indexation.
  • Fonctions universelles (ufuncs) : application sur les tableaux.
  • Algèbre linéaire : produits scalaires, déterminants, inverses.
  • Statistiques descriptives : moyenne, médiane, écart-type.

Matplotlib

  • Présentation, installation, importation
  • Création de graphiques simples : plot, scatter, bar.
  • Personnalisation des graphiques : titres, labels, légendes.
  • Gestion des sous-graphiques : subplots, layouts.
  • Graphiques avancés : graphiques 3D, animations.
  • Exportation des graphiques : enregistrement en PDF, PNG, etc.

Pandas

  • Présentation, installation, importation
  • Création de Series et DataFrames : syntaxe et manipulation.
  • Indexation et sélection de données : loc, iloc, boolean indexing.
  • Opérations de base : filtrage, tri, agrégation.
  • Gestion des valeurs manquantes : détection, suppression, imputation.
  • Fusion et jointure de DataFrames : merge, join, concat.
  • Visualisation de données : intégration avec Matplotlib.

5. Introduction à SciPy

  • Présentation, installation, importation
  • Sous-modules de SciPy : optimize, integrate, linalg, stats.
  • Résolution d'équations : solve, fsolve.
  • Intégration numérique : quad, dblquad.
  • Algèbre linéaire : solve, eig, inv.
  • Statistiques avancées : tests statistiques, distributions.

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En savoir plus

Référence

SCI-Python

Durée

3 jours

Prochaines sessions
Inter Entreprises

Grenoble : 17 - 19 mars 2025 S'inscrire

Grenoble : 7 - 9 avril 2025 S'inscrire

Grenoble : 5 - 7 mai 2025 S'inscrire

Grenoble : 16 - 18 juin 2025 S'inscrire

Grenoble : 7 - 9 juillet 2025 S'inscrire

Grenoble : 15 - 17 septembre 2025 S'inscrire

Grenoble : 20 - 22 octobre 2025 S'inscrire

Grenoble : 24 - 26 novembre 2025 S'inscrire

Grenoble : 15 - 17 décembre 2025 S'inscrire

Sessions
Intra Entreprise

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Pré requis

Connaissance de base de Python

Public

Développeurs, ingénieurs ou toute personne souhaitant utiliser Python pour des applications scientifiques

Points forts

Petit groupe (4 personnes maximum)

Un poste de travail par personne

Formateur très pédagogue, développeur, avec 20 ans d'expérience d'enseignement

50 % d'exercices pratiques

Support de cours fourni

Assistance après la formation

Coût

2100 € HT

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