Formation Maîtriser Python pour l'analyse et les calculs scientifiques avancés

Programme de la formation
Maîtriser Python pour l'analyse et les calculs scientifiques avancés

• Introduction à Python pour le calcul scientifique

  - Installation et environnement de développement (Anaconda, Jupyter)
  - Rappels sur les bases de Python (types, boucles, fonctions)
  - Notions de performance et d'efficience en calcul
  - Présentation des librairies clés : NumPy, SciPy, Matplotlib

• NumPy : Les bases des tableaux multidimensionnels

  - Création et manipulation de tableaux `ndarray`
  - Indexation, slicing et masques booléens
  - Opérations arithmétiques et fonctions universelles (ufunc)
  - Diffusion (broadcasting) et performances

• NumPy : Algèbre linéaire et manipulations avancées

  - Fonctions d'algèbre linéaire (produit matriciel, inverse, déterminant)
  - Opérations sur les formes et axes des tableaux
  - Agrégations statistiques (moyenne, écart-type, médiane)
  - Sauvegarde et chargement de données NumPy

• SciPy : Intégration numérique et optimisation

  - Introduction à la bibliothèque SciPy
  - Intégration de fonctions (quad, dblquad)
  - Résolution d'équations (fsolve)
  - Optimisation de fonctions (minimize)

• SciPy : Traitement du signal et transformées

  - Concepts du traitement du signal (échantillonnage, filtrage)
  - Transformée de Fourier rapide (FFT)
  - Filtrage numérique (filtres FIR, IIR)
  - Convolutions et corrélations

• SciPy : Statistiques et distributions

  - Distributions de probabilité (normale, binomiale, Poisson)
  - Tests statistiques (t-test, chi-carré, ANOVA)
  - Régression linéaire et non linéaire
  - Génération de nombres aléatoires

• Pandas : Manipulation de données tabulaires

  - Introduction aux Series et DataFrames
  - Création, indexation et sélection de données
  - Nettoyage des données (valeurs manquantes, doublons)
  - Regroupement, fusion et jointure de DataFrames

• Visualisation de données avec Matplotlib

  - Les concepts de figures, axes et tracés
  - Création de différents types de graphiques (lignes, barres, nuages de points)
  - Personnalisation des tracés (titres, légendes, couleurs)
  - Sous-graphiques et multi-panneaux

• Visualisation avancée avec Seaborn

  - Introduction à Seaborn pour des graphiques statistiques
  - Visualisation de distributions (histograms, kde, boxplots)
  - Relations entre variables (scatter plots, jointplots, pairplots)
  - Cartes de chaleur (heatmaps) et matrices de corrélation

• Résolution d'équations différentielles (ODE)

  - Concepts des équations différentielles ordinaires (ODE)
  - Méthodes numériques de résolution (Euler, Runge-Kutta)
  - Utilisation de `scipy.integrate.odeint` et `solve_ivp`
  - Cas pratiques (pendule simple, croissance de population)

• Programmation performante et optimisation

  - Profilage du code (cProfile, line_profiler)
  - Vectorisation des opérations avec NumPy
  - Utilisation des extensions C (Numba, Cython - introduction)
  - Stratégies de parallélisation (multiprocessing, Dask - introduction)
  === MODULE_NUMBER: 12
  MODULE_TITLE: Cas d'étude et projets pratiques
  MODULE_CONTENT:
  - Analyse d'une série temporelle avec FFT et filtrage
  - Modélisation et simulation d'un système physique
  - Traitement et visualisation de données scientifiques réelles
  - Bonnes pratiques de code et partage de résultats
  ---
  ### Compétences
  === COMPETENCE ===
  COMPETENCE_NUMBER: 1
  COMPETENCE_NAME: Manipuler et structurer des données numériques
  COMPETENCE_CONTENT: Utiliser efficacement la bibliothèque NumPy pour la création, la manipulation et l'optimisation de tableaux multidimensionnels afin de représenter et traiter des données scientifiques complexes.
  === COMPETENCE ===
  COMPETENCE_NUMBER: 2
  COMPETENCE_NAME: Appliquer des méthodes de calcul scientifique
  COMPETENCE_CONTENT: Mettre en œuvre les fonctionnalités de SciPy pour l'intégration numérique, l'optimisation, le traitement du signal et l'analyse statistique, résolvant des problèmes scientifiques et d'ingénierie.
  === COMPETENCE ===
  COMPETENCE_NUMBER: 3
  COMPETENCE_NAME: Visualiser et interpréter des résultats scientifiques
  COMPETENCE_CONTENT: Créer des représentations graphiques claires et informatives avec Matplotlib et Seaborn pour l'exploration, l'analyse et la communication des données et des résultats de calcul.
  === COMPETENCE ===
  COMPETENCE_NUMBER: 4
  COMPETENCE_NAME: Optimiser des algorithmes numériques en Python
  COMPETENCE_CONTENT: Appliquer des techniques d'optimisation de code, comme la vectorisation et le profilage, pour améliorer les performances des algorithmes numériques et gérer de grands ensembles de données.