Ongoing training

Training unit

 Styrel / Training / Generic-programming-language / Python for Scientists
Training :
Python Scientifique
Reference : PYS
Duration :
2 jours
Level :
Deepening
Location :
Paris ou sur site (intra)
Price : 1890 € HT

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Python Scientifique

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Python for Scientists

Description

Cette formation vous permettra de manipuler, analyser et visualiser vos données avec les librairies les plus populaires de la SciPy Stack : Numpy, Scipy, pandas et matplotlib. Les notions liées à l’utilisation des librairies sont présentées de manière progressive. Afin que les participants s’approprient les notions présentées, plusieurs exercices pratiques sont proposés tout au long de la formation.

Public concerné

Ingénieurs, développeurs, scientifiques, enseignants, etc.

Objectifs de la formation

Cette formation vous permettra de manipuler, analyser et visualiser vos données avec les librairies les plus populaires de la SciPy Stack : Numpy, Scipy, pandas et matplotliib.

Les notions liées à l’utilisation des librairies sont présentées de manière progressive. Afin que les participants s’approprient les notions présentées, plusieurs exercices pratiques sont proposés tout au long de la formation.

Prérequis

Avoir de bonnes connaissances en langage Python ou avoir suivi la formation Python Niveau 1.

Programme de la formation

Introduction

  • Installer la SciPy Stack facilement avec Anaconda
  • Les notebooks Jupyter  
  • Jupyter Lab
Numpy
  • Introduction  
  • Les boucles for, non merci !  
  • Les fonctions universelles  
  • Création, indexation, manipulation et extraction de données
  • Comparaison, masque et booléens  
  • Charger et sauvegarder vos tableaux  
  • Données structurées
Pandas
  • Introduction: Series et DataFrame
  • Charger des données
  • Indexation et sélection des données
  • Opérations simples  
  • Gérer des données manquantes  
  • Manipuler les données
  • Sauvegarder ses données : les différents formats

Visualiser ses données  

  • Introduction : le monde des librairies de visualisation  
  • Graphiques avec pandas
  • Graphiques avec matplotlib

SciPy

  • Introduction  
  • Intégration  
  • Algèbre linéaire  
  • Transformée de Fourier

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