Analyse de données Python et calcul scientifique avec Python

Avec les bibliothèques Numpy, Pandas, SciPy et Matplotlib, Python se transforme en un outil polyvalent pour le calcul scientifique et technique. Ces modules essentiels, complétés par une multitude de bibliothèques spécialisées, offrent une alternative performante et gratuite aux logiciels commerciaux tels que Matlab. Ce séminaire commence par un approfondissement des bases de la programmation en Python, suivi d’une présentation des structures de données et des fonctionnalités clés de Numpy, Pandas, SciPy et Matplotlib. Des exemples pratiques illustrent la diversité des domaines d’application de ces modules.

Objectif de la formation continue

Renforcez vos compétences actuelles en Python tout en explorant la bibliothèque Pandas pour des applications variées. Vous apprendrez à exploiter les algorithmes de l’environnement open source SciPy pour des calculs scientifiques, des visualisations et des fonctionnalités avancées comme l’intégration et l’optimisation numériques. Les concepts sont approfondis à travers de nombreux exercices pratiques pour une meilleure maîtrise des méthodes.

Pré-requis techniques pour participer à nos formations en ligne

Nos formations reposent sur des plateformes entièrement accessibles via un navigateur, éliminant ainsi le besoin d’installer un logiciel supplémentaire. Pour garantir une expérience optimale, veuillez vous assurer de disposer des éléments suivants :

• 🌐 Connexion Internet stable : une ligne DSL d’au moins 6000 est nécessaire, avec une connexion par câble LAN fortement recommandée pour une meilleure fiabilité.
• 🌍 Navigateur compatible et à jour : utilisez Firefox, Google Chrome, Edge ou Safari. Veuillez noter qu’Internet Explorer n’est pas pris en charge.
• 💻🎧 Équipement audio et vidéo : un ordinateur (PC ou portable) équipé de haut-parleurs ou écouteurs, d’un microphone et d’une webcam fonctionnels.

Avec ces conditions techniques en place, vous pourrez profiter pleinement de nos sessions interactives et enrichissantes en ligne.