[{"data":1,"prerenderedAt":46},["ShallowReactive",2],{"course-python-applique-aux-calculs-scientifiques-et-a-l-analyse-de-donnees":3,"highlight-Python-import numpy as np\ni":45},{"id":4,"name":5,"slug":6,"location":7,"targetAudienceFormatMarkdown":8,"prerequisitesFormatMarkdown":9,"objectivesFormatMarkdown":10,"descriptionFormatMarkdown":11,"teachingMethodsFormatMarkdown":12,"teachingResourcesFormatMarkdown":13,"evaluationMethodsFormatMarkdown":14,"accessibilityFormatMarkdown":15,"accessMethodsFormatMarkdown":16,"minimumParticipants":17,"maximumParticipants":17,"duration":18,"reference":19,"trainerType":7,"updated_at":20,"created_at":21,"price":22,"organizationMode":7,"theme":23,"code":27,"tags":32,"metadata":36},"/api/courses/6de78873-3614-45fd-aabb-68770e3d7909","Python appliqué aux calculs scientifiques et à l’analyse de données ","python-applique-aux-calculs-scientifiques-et-a-l-analyse-de-donnees",null,"Développeurs souhaitant appliquer Python à des problématiques de calcul scientifique. \n\nChercheurs, ingénieurs, analystes de données et étudiants chercheurs manipulant des données numériques. \n\nToute personne impliquée dans des projets nécessitant des calculs numériques, des simulations ou de l’analyse de données avec Python.","-   Connaissances de base du langage Python (variables, structures, fonctions). \n-   Aisance avec un environnement de développement (IDE ou notebook). \n-   Notions fondamentales en mathématiques (algèbre, statistiques de base) sont un plus. ","-   Utiliser efficacement les bibliothèques Python dédiées aux calculs scientifiques (NumPy, SciPy). \n-   Manipuler des tableaux multidimensionnels et exploiter des fonctions vectorisées pour des calculs performants. \n-   Résoudre des problèmes mathématiques et statistiques à l’aide de modules spécialisés. \n-   Visualiser des données scientifiques avec des outils graphiques adaptés. \n-   Structurer et documenter des scripts scientifiques pour des projets reproductibles. ","--day1--\n\n## Outils essentiels pour le calcul scientifique \n\n-   Présentation de l’écosystème Python pour les calculs scientifiques. \n-   Installation et configuration des bibliothèques principales (NumPy, SciPy, Matplotlib, Jupyter). \n-   Introduction aux objets principaux : tableaux NumPy, indexation, slicing. \n-   Fonctions universelles (ufuncs) et opérations vectorisées. \n-   Atelier pratique : manipulation de grandes matrices et opérations élémentaires. \n\n--break--\n\n## Algèbre linéaire et calculs numériques \n\n-   Concepts d’algèbre linéaire appliqués aux tableaux NumPy. \n-   Résolution de systèmes linéaires, calcul de déterminants, valeurs propres. \n-   Approches numériques pour les équations non linéaires. \n-   Exercices pratiques avec SciPy pour résoudre des problématiques numériques. \n\n--day2--\n\n## Statistiques et traitement de données \n\n-   Statistiques descriptives avec NumPy et SciPy : moyenne, variance, corrélation. \n-   Estimation de densités, histogrammes et distributions. \n-   Fonctions de test statistique et ajustements de modèles simples. \n-   Atelier : analyse statistique de jeux de données réels. \n\n--break--\n\n## Visualisation scientifique et exploration des données \n\n-   Introduction à Matplotlib pour les graphiques de base : courbes, scatter, barres. \n-   Personnalisation des graphiques : légendes, annotations, titres, styles. \n-   Visualisation avancée avec Seaborn : heatmaps, distributions, pairplots. \n-   Exercices pratiques : visualiser et interpréter des données scientifiques. \n\n--day3--\n\n## Approches avancées de calcul \n\n-   Interpolation, intégration et dérivation numérique avec SciPy. \n-   Optimisation et ajustement de paramètres (méthodes numériques). \n-   Résolution d’équations différentielles ordinaires (ODE). \n-   Atelier pratique : simulations et modélisation scientifique. \n\n--break--\n\n## Projet scientifique intégrateur et bonnes pratiques \n\n-   Mise en place d’un mini-projet intégrateur combinant manipulation, calcul et visualisation. \n-   Structuration de scripts pour la reproductibilité (fonctions, modules, documentation). \n-   Utilisation de notebooks pour partager et présenter des résultats. \n-   Synthèse des acquis, retours sur les travaux pratiques et recommandations pour aller plus loin.","Nos formations, équilibrées entre théorie (50%) et pratique (50%), offrent un apprentissage interactif grâce à des méthodes variées comme les travaux pratiques, les mises en situation et les démonstrations. Des QCM réguliers assurent le suivi des acquis.\n\nVariables suivant les formations, les moyens techniques mis en oeuvre sont :\n\nOrdinateurs Mac ou PC, connexion internet fibre, tableau blanc ou écran (pour le distanciel).\n\nEn cas de formation intra sur site externe à Le Code, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires\n\n(équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué","Les supports pédagogiques sont remis aux stagiaires sous format numérique et/ou papier selon les modalités de la formation.\n\n  \n\nIls comprennent des supports de cours, des présentations, des fiches pratiques, des études de cas, des exercices applicatifs ainsi que des QCM d’entraînement selon la formation. (adapté au choix du formateur)\n\n  \n\nLes formations s’appuient sur des moyens techniques adaptés : ordinateurs, logiciels professionnels, connexion internet, écran ou vidéoprojecteur, ainsi que des outils collaboratifs et de visioconférence pour les formations à distance.\n\n  \n\nL’ensemble des supports pédagogiques est accessible pendant et après la formation afin de favoriser l’appropriation et la mise en pratique des compétences acquises.","En amont de la formation, un recueil des besoins permet de récolter des informations sur le stagiaire et ses attentes. L’évaluation se fait en cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation et/ou un examen.\n\nUn suivi de qualité est effectué grâce à nos sessions en groupe restreint (entre 2 et 9 participants maximum). Le stagiaire émargera par demi-journée et recevra une attestation de formation.","Nous informons l'ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d’adapter les sessions selon les handicaps et les situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes vos demandes sous un délai de 48h\n\nouvré.","Si l’une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 4 93 65 34 24 ou à l’adresse mail contact@m2g-intellect.fr. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d’adapter la\n\nformation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis.\n\nLes dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.",0,"21.00","pyth data","2026-04-22T13:23:12+00:00","2026-04-22T13:18:10+00:00","2400.00",{"id":24,"name":25,"slug":26},"/api/themes/1bfd6e41-c2b0-4813-a29b-c9e1c486b5d0","Intelligence Artificielle","intelligence-artificielle",{"id":28,"label":29,"domain":30},"/api/training_specialities/163","326 - Informatique, traitement de l’information, réseaux de transmission des données",{"label":31},"32 - Communication et information",[33],{"id":34,"name":35},"7732139d-6025-4fde-b145-39298ced3408","MENUFEATURED",{"desc-accroche":37,"Description":38,"icon-color":39,"icon-name":40,"code-langage":41,"code-snippet":42,"courte-description":43,"titre-accroche":44},"Exploitez la puissance de Python pour la science : maîtrisez la manipulation de tableaux avec NumPy, l'analyse de données structurées avec Pandas, et la visualisation avancée avec Matplotlib et Seaborn. Apprenez à transformer des données brutes en insights exploitables.","Le calcul scientifique et la Data Science reposent aujourd'hui sur l'écosystème Python. Cette formation vous apprend à manipuler efficacement de gros volumes de données grâce à la vectorisation sous NumPy et à la flexibilité des DataFrames Pandas. Vous découvrirez comment nettoyer des jeux de données réels, effectuer des analyses statistiques rigoureuses et produire des visualisations de qualité professionnelle. L'accent est mis sur la performance et les bonnes pratiques pour construire des pipelines d'analyse reproductibles, essentiels pour les ingénieurs, chercheurs et analystes de données.","#3776AB","mdi:chart-bell-curve-cumulative","Python","import numpy as np\nimport pandas as pd\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Analyse de données avec Pandas\ndf = pd.read_csv('data.csv')\nmean_values = df.groupby('category')['value'].mean()\n\n# Calcul scientifique avec NumPy\nx = np.linspace(0, 10, 100)\ny = np.sin(x)\n\n# Visualisation\nplt.plot(x, y)\nplt.show()","Apprenez à utiliser Python pour la science et les données : maîtrisez NumPy, Pandas et la visualisation pour transformer vos données en outils d'aide à la décision.","Devenez expert dans l'analyse de données et le calcul scientifique avec les bibliothèques leaders de l'écosystème Python.","\u003Cpre class=\"hljs\">\u003Ccode class=\"language-python\">\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">import\u003C/span> numpy \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">as\u003C/span> np\n\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">import\u003C/span> pandas \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">as\u003C/span> pd\n\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">import\u003C/span> matplotlib.pyplot \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">as\u003C/span> plt\n\n\u003Cspan class=\"hljs-comment\"># Analyse de données avec Pandas\u003C/span>\ndf = pd.read_csv(\u003Cspan class=\"hljs-string\">'data.csv'\u003C/span>)\nmean_values = df.groupby(\u003Cspan class=\"hljs-string\">'category'\u003C/span>)[\u003Cspan class=\"hljs-string\">'value'\u003C/span>].mean()\n\n\u003Cspan class=\"hljs-comment\"># Calcul scientifique avec NumPy\u003C/span>\nx = np.linspace(\u003Cspan class=\"hljs-number\">0\u003C/span>, \u003Cspan class=\"hljs-number\">10\u003C/span>, \u003Cspan class=\"hljs-number\">100\u003C/span>)\ny = np.sin(x)\n\n\u003Cspan class=\"hljs-comment\"># Visualisation\u003C/span>\nplt.plot(x, y)\nplt.show()\u003C/code>\u003C/pre>",1781121858314]