Formation PYTHON Niveau 2
Domaine : Développement et méthodes
Eligible CPF
DURÉE
3.0 jour(s)
OBJECTIFS
Maîtriser le développement en Python.
Pré-requis
Connaître les bases de Python.
Participants
Développeur, ingénieur scientifique sachant coder.
coût
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LIEUx de formation
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PROGRAMME DE FORMATION
PYTHON Niveau 2
Rappels de Python
Les bases du langage
Les modules
Les listes, tuples et dictionnaires
Les modules
Les listes, tuples et dictionnaires
Python et l'orienté objet
L'encapsulation
L'héritage
Le polymorphisme avec ABC
L'héritage
Le polymorphisme avec ABC
Le TDD
Le Test Driven Development
UnitTest
Le code testable
Les tests d'intégration
Jenkins
UnitTest
Le code testable
Les tests d'intégration
Jenkins
Les design patterns
Le Singleton
La Factory
Les Repositories
Les Services
L'IoC et l'IoD
La Factory
Les Repositories
Les Services
L'IoC et l'IoD
Le développement avancé avec la réflexion
Le fonctionnement avancé de Python
Object
Les méthodes __XXX___
La surcharge des opérateurs
Les métaclasses
Le fonctionnement de __new__ et __delete__
Object
Les méthodes __XXX___
La surcharge des opérateurs
Les métaclasses
Le fonctionnement de __new__ et __delete__
Le développement performant
Comprendre les listes en intention
Les expressions lambda
Le filtre
Le map
Qu'est qu'un générateur
Le reduce
La force du triplet filter-map-reduce
Pourquoi les liste en compréhension révolutionnent la programmation
Le Lazy Loading
Les couches bases de l'interpréteur Python et de la machine virtuelle
Les expressions lambda
Le filtre
Le map
Qu'est qu'un générateur
Le reduce
La force du triplet filter-map-reduce
Pourquoi les liste en compréhension révolutionnent la programmation
Le Lazy Loading
Les couches bases de l'interpréteur Python et de la machine virtuelle
Le système
Les fonctions systèmes avancées
Les gestions de fichiers avancés
L'accès efficace aux fichiers
Les transactions
L'accès efficace aux bases de données
La sérialisation binaire
La sérialisation JSON
Les gestions de fichiers avancés
L'accès efficace aux fichiers
Les transactions
L'accès efficace aux bases de données
La sérialisation binaire
La sérialisation JSON
Python pour le calcul
L'apprentissage avec fit
L'algèbre linéaire avec Numpy
Le produit et la transposée
L'inversion de matrice
L'algèbre complexe
Les transformées de Fourier
Afficher les données avec MatPlotLib
Le machine Learning avec SciKitLearn
La création du modèle
La prédiction du modèle
Choix du modèle
Régressions polynomiales
PreProcessing et Pipeline
Régressions non polynomiales
K-NN avec SciKitLearn
Sérialisation du modèle
L'algèbre linéaire avec Numpy
Le produit et la transposée
L'inversion de matrice
L'algèbre complexe
Les transformées de Fourier
Afficher les données avec MatPlotLib
Le machine Learning avec SciKitLearn
La création du modèle
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Choix du modèle
Régressions polynomiales
PreProcessing et Pipeline
Régressions non polynomiales
K-NN avec SciKitLearn
Sérialisation du modèle
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