- Utiliser les fonctionnalités de contrôles de flux afin d’automatiser un traitement de données conditionnels et/ou répétitifs
- Créer un programme pour des traitements complets de données, en utilisant les fonctionnalités avancées des contrôles de flux et des opérations arithmétiques
- Connaître les règles syntaxiques et sémantiques de Python afin de créer des programmes clairs et réutilisables
- Maîtriser les outils d’entrée-sortie, dans le but de lire et modifier des documents externes au programme.
- Intégrer la gestion d’erreur afin de créer des programmes couvrant tous les cas d’entrée et de gestion de données
- Utiliser les règles et conventions de nommage afin de créer des programmes pouvant s’intégrer dans un environnement complet
- Reconnaître et créer des objets simples de type intégrés (built-in), en vue de créer des programmes manipulant des données
- Reconnaître les objets structurés de type intégré, afin d’effectuer des traitements de multiples variables simples
- Manipuler les objets intégrés simples et structurés et les assembler dans le but de créer des fonctions simples et réutilisables.
- Maîtriser les spécificités des types intégrés afin de traiter efficacement et de manière claire des grands volumes de données
- Créer des fonctions documentées, des classes et leurs méthodes associées, dans le but de créer des fonctionnalités intégrables dans d’autres programmes
- Mettre en oeuvre l’intégralité des outils fonctionnels, afin de créer des fonctions adaptées et efficaces
- Utiliser et implémenter les concepts de la programmation orientée objet, afin de créer des structures spécifiques à un projet
- Maîtriser les concepts liés aux modules en vue d’inclure des fonctionnalités d’un module à un programme
- Sélectionner et importer des fonctions spécifiques d’un package de l’API afin de les réutiliser dans un traitement de données
- Créer un package simple complet pour créer des fonctionnalités partageables et réutilisables
- Importer des packages composés pour exploiter l’ensemble des fonctionnalités incluses
- Utiliser les packages fondamentaux de la bibliothèque standard afin de manipuler efficacement des données externes habituelles
- Maîtriser l’ensemble des concepts liés aux modules pour intégrer des packages de la manière la plus performante possible
- D’utiliser l’intégralité de la bibliothèque standard pour traiter des données et documents externes, en local ou sur internet
- Stocker et traiter simultanément plusieurs données, en vue de créer un flux de traitement de données simples adapté
- Modéliser un problème et automatiser des manipulations de données, afin de traiter un volume important ou complexe de données
- Implémenter des structures de données adaptées et choisir les fonctions adaptées afin de concevoir des programmes à la complexité algorithmique maîtrisée
- Mettre en place des outils algorithmiques avancés afin de concevoir des programmes utilisant le moins de ressources possibles

Introduction aux notions de base du langage python

- Environnement de développement
- Types de données : variables, tableaux 1D et 2D, listes, matrices, dictionnaires, tuples …
- Opérations courantes : opérations conditionnelles, boucles, fonctions itératives et récursives, …
- Modules et packages
- Manipulations de fichiers
- Programmation orientée objet : méthodes et classes
- Exercices

La data visualisation avec la librairie Matplotlib

- Présentation des principes de la data visualisation
- Créer des graphiques 2D avec matplotlib : courbes, scatter, histogrammes…
- Visualisation des données sous formes de graphiques 3D
- Visualisation animée de données 2D et 3D
- Traitement d’images, étude et manipulation des formats internes des images

Traitement des données avec les librairies Numpy & Pandas

- Manipulation des matrices et tableaux multidimentionnels. Fonctions mathématiques
- L’importation des données (texte, csv, Excel, Bases de données)
- Préparation et nettoyage des données (normalisation, traitement des données manquantes …)
- Analyse des données (calculs statistiques, moyennes, group by …)

Bases de données avec Python

- Langage SQL
- Opérations courantes : Création de table de données, Lecture/Ecriture/Modification des données
- Intégrité des données, Atomicité des transactions
- Interface avec la librairie Pandas

Développement web avec Python - Création de sites web

- HTML : Maîtriser les bases, générer du code HTML avec Python
- Créer des serveurs web avec Flask
- Exercices : créer son propre site web

Web scrapping : BeautifulSoup

- Fonctionnement
- Analyse des sources HTML avec Python
- Exercices

IHM : Interface Graphique Homme-Machine avec Tkinter

- Maîtriser les bases
- Exercices

Automatiser des tâches avec des scripts Python avancés 

- Programmation asynchrone (Multi-Threading)
- Communication entre applications (Sockets)
- Décorateurs, Opérateurs Splat
- Envoyer des mails
- Parcourir les listes avec zip et enumerate
- LIST COMPREHENSION, Nested Listes, DICT COMPREHENSION
- Modules path, sys, exec, format, Opérations binaires & Masks
- Automatisation de lancement de tâches
- Commandes système, FTP et SSH, Pydoc
- Exercices

Handicap : Cette formation est adaptée aux personnes handicapées.

- Avec un vrai formateur - pas de video
- En individuel et personnalisé
- En visioconférence
- Rythme adapté
- Garantie de session
- Préparation à une certification reconnue
- Dates de formation sur mesure

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