PYTHON : DEVELOPPER DES SCRIPTS EFFICACES ET MODERNES
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Formation créée le 02/05/2025. Dernière mise à jour le 16/06/2025.
Version du programme : 1
Programme de la formation
Ce programme de formation vise à enseigner aux participants comment créer des programmes et des projets en Python, en utilisant des concepts clés tels que les boucles, les fonctions, les chaînes de caractères, les listes et les dictionnaires.
Contenu de la formation
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INTRODUCTION AN PYTHON
- Introduction et installation.
- Qu'est ce que python?
- Installation de python et de l'IDE (Jupyter Notebook).
- Exécution de votre premier programme ("Helle, World!").
- Syntaxe et base.
- Variables et types de données (int, foat, str, bool).
- Opérateurs (arithmétiques, comparaisons, logiques).
- Entrée et sortie (input, print).
- Contrôle de flux.
- instructions conditionnelles (if, else, elif).
- Boucle (for, while).
- Compréhensions de liste.
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Concepts fondamentaux
- Fonctions.
- Définition et appel de fonctions.
- Arguments et valeurs de retour.
- Fonctions lambda.
- Structures de données.
- Listes, tuples, ensembles et dictionnaires.
- Méthodes associées et manipulation.
- Gestion des erreurs et exceptions.
- Introduction aux exceptions.
- Utilisation de try, except, finally.
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Programmation orientée objet
- Concepts de base de la POO.
- Classes et objets.
- Attributs et méthodes.
- Héritage et polymorphisme.
- Modules et packages.
- Création et importation de modules.
- Utilisation de packages externes.
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Applications avancées
- Fichiers et gestion des données.
- Lecture et écriture des fichiers (texte et binaire).
- Utilisation d'un fichier Excel pour la gestion des données.
- Introduction aux bibliothèques populaires.
- NumPy pour le calcul numérique.
- Pandas pour l'analyse de données.
- Matplotlib pour la visualisation.
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Projets pratiques
- Projet simples.
- Création d'une calculatrice.
- Gestion d'une liste de tâches (To-Do List).
- Projet intermédiaire.
- Développement d'une application de gestion de contacts.
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Approfondissement et spécialisation
- Data Science et Machine Learning (optionnel).
- Introduction à l'analyse de données avec Pandas.
- Premiers pas en machine learning avec Scikit-Learn.