Programmation Python

Une formation de 2 jours pour découvrir et programmer en PYTHON

Objectifs

  • Apprendre les bases de Python 3 pour écrire ses propres programmes
  • Découvrir les bibliothèques de calcul scientifique fondamentales de l'écosystème de Python
  • Devenir autonome en sachant installer le nécessaire sur sa machine

DESTINATAIRES

Toute personne désirant découvrir la programmation et/ou ayant pour objectif d'utiliser Python.

FORMATEURS

Enseignant-Chercheur de l'EPITA

PRÉREQUIS

Aucun prérequis nécessaire

PRÉREQUIS MATÉRIEL

Les stagiaires devront être munis d'un ordinateur portable, sans contrainte sur le système d'exploitation (Windows, Linux ou Mac OS X).

COMPÉTENCES ACQUISES

  • Maitriser les bases du Python 3
  • Comprendre les bases de l'algorithmique
  • Être capable d’écrire ses propres programmes
  • Commenter son code
  • Tester son code
  • Découvrir Numpy, Pandas, Scipy et Matplotlib
  • Gérer Python et son environnement sur sa machine

MÉTHODE PÉDAGOGIQUE

Ce stage privilégie la pratique et la mise en situation qui permettent une grande interactivité et laissent les apprenants avancer à leur rythme et valider au fur et à mesure les compétences acquises. L'ensemble des supports sera remis en fin de formation.

ÉVALUATION

Évaluation de stage et délivrance d’un certificat de fin stage

PRIX

1 200 € HT

DURÉE

2 jours – 14 heures

Plan de stage

Introduction

  • Python, son histoire, son évolution, son écosystème
  • Jupyter, l'environnement de travail pour écrire des prototypes
  • PyCharm pour écrire des programmes
  • Savoir trouver de l'aide sur Internet
  • Mode d'emploi de la formation

Bases de Python

  • Premiers calculs
  • Les variables
  • Les types
  • Tests et boucles
  • Les fonctions
  • Premiers programmes
  • Écrire avec style
  • Erreurs et exceptions
  • Débugger son programmes
  • Introduction à l'algorithmique

Un peu plus loin

  • Le stockage des variables
  • La portée des variables
  • Les différentes méthodes de formatage
  • Les générateurs
  • « Sous le capot »

Survol de quelques bibliothèques de calcul scientifique

  • Numpy pour des tableaux performants
  • Pandas, le super tableur
  • Scipy pour des mathématiques avancées
  • Sympy pour le calcul formel
  • Matplotlib pour dessiner des graphiques