Plan du cours
Introduction
- Python polyvalence : de l'analyse des données à l'exploration du web
Python Structures de données et opérations
- Integers et flottants
- Chaînes de caractères et octets
- Tuples et listes
- Dictionnaires et dictionnaires ordonnés
- Ensembles et ensembles gelés
- Cadre de données (pandas)
- Conversions
Programmation orientée objet avec Python
- Héritage
- Polymorphisme
- Classes statiques
- Fonctions statiques
- Décorateurs
- Autres
Analyse des données avec Pandas
- Nettoyage de données
- Utilisation de données vectorisées dans pandas
- Traitement des données
- Tri et filtrage des données
- Opérations d'agrégation
- Analyse des séries temporelles
Data Visualization
- Tracer des diagrammes avec matplotlib
- Utiliser matplotlib à partir de pandas
- Créer des diagrammes de qualité
- Visualisation de données dans les carnets Jupyter
- Autres bibliothèques de visualisation dans Python
Vectorisation de données en Numpy
- Création de tableaux Numpy
- Opérations courantes sur les matrices
- Utilisation des ufuncs
- Vues et diffusion sur les tableaux Numpy
- Optimiser les performances en évitant les boucles
- Optimiser les performances avec cProfile
Traiter les Big Data avec Python
- Construction et support d'applications distribuées avec Python
- Stockage de données : Travailler avec des bases de données SQL et NoSQL
- Traitement distribué avec Hadoop et Spark
- Mise à l'échelle de vos applications
Extension de Python (et vice versa) à d'autres langages
- C#
- Java
- C++
- Perl
- Autres
Python Programmation multithread
- Modules
- Synchronisation
- Priorisation
Data Serialization
- Python sérialisation d'objets avec Pickle
Programmation de l'interface utilisateur avec Python
- Options de cadre pour la construction d'interfaces graphiques en Python
- Tkinter
- Pyqt
Python pour les scripts de maintenance
- Soulever et attraper les exceptions correctement
- Organiser le code en modules et en paquets
- Comprendre les tables de symboles et y accéder dans le code
- Choisir un cadre de test et appliquer le TDD en Python
Python pour le Web
- Packages pour le traitement des sites web
- Crawling web
- L'analyse du HTML et du XML
- Remplissage automatique de formulaires web
Résumé et conclusion
Pré requis
- Expérience de la programmation de niveau débutant à intermédiaire.
- Connaissance des mathématiques et des statistiques.
- Connaissance des concepts de base de données.
Audience
- Développeurs
Nos clients témoignent (7)
Plenty of examples - and the trainer willing to bend backwards to help us with topics we were weaker in.
Wei Lit Teoh - HP Singapore (Private) Ltd.
Formation - Advanced Python - 4 Days
Nombreux exercices
Fanny Stauffer - UCB Pharma S.A.
Formation - Advanced Python - 4 Days
Traduction automatique
The trainer gave a clear and systematic teaching. He usually gave the reasoning and fundamental knowledge behind the commands. He also gave us time to do the exercises and practice.
Felicia Rezanda - HP Singapore (Private) Ltd.
Formation - Advanced Python - 4 Days
The first 2 days were very informative. it gets messy when you get into frameworks because every projects has its own goals and requirements and sometimes the 'popular' framework isn't suitable.
Raphael Treccani-Chinelli - Nordic Semiconductor ASA
Formation - Advanced Python - 4 Days
Very good overview about python on a lot of area of usage.
János Dóra - Robert Bosch Kft.
Formation - Advanced Python
The prepared Jupiter Notebook examples were really good. Plenty of explanations for later, offline use, and we didn't have to spend half of the training copying the examples.
Csongor Miklos - Robert Bosch Kft.
Formation - Advanced Python
I liked the most Jorge's attitude, and his experience in python. The greatest topic for me was the Machine Learning topic.