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)
Got de connaître beaucoup de choses nouvelles.
Roland - Diehl Aviation
Formation - Advanced Python - 4 Days
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Nous avons couvert les sujets de manière suffisamment approfondie, ce qui nous a donné le temps de discuter de bon nombre d'entre eux. C'était suffisamment complet.
Gergo - Diehl Aviation
Formation - Advanced Python - 4 Days
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Nous avons obtenu beaucoup de nouvelles informations sur Python ce que nous pourrons utiliser dans notre travail quotidien à l'avenir. Les exercices étaient vraiment intéressants et suffisamment stimulants.
Zsolt - Diehl Aviation
Formation - Advanced Python - 4 Days
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la formation était bonne dans l'ensemble, ma partie préférée : dashboard & pyqt
Balazs - Diehl Aviation
Formation - Advanced Python - 4 Days
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De nombreux exemples - et le formateur prêt à tout pour nous aider dans les domaines où nous étions plus faibles.
Wei Lit Teoh - HP Singapore (Private) Ltd.
Formation - Advanced Python - 4 Days
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Nombreux exercices
Fanny Stauffer - UCB Pharma S.A.
Formation - Advanced Python - 4 Days
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Le formateur a dispensé une formation claire et systématique. Il nous donnait généralement les raisons et les connaissances de base sous-jacentes aux commandes. Il nous a également laissé du temps pour faire les exercices et pratiquer.
Felicia Rezanda - HP Singapore (Private) Ltd.
Formation - Advanced Python - 4 Days
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