EduGroupe accompagne les entreprises dans leurs projets de formation liée aux technologies informatiques
Formation Python, perfectionnement
- Référence : DELY200
- Durée : 4 jours (28 heures)
- Certification : Non
- Eligible CPF : Non
CONNAISSANCES PREALABLES
- Avoir suivi la formation Python programmation ou disposer de bonnes connaissances en développement Python
PROFIL DES STAGIAIRES
- Tout développeur souhaitant renforcer ses compétences de programmation en Python
OBJECTIFS
- A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’utiliser les fonctionnalités avancées de Python ainsi que les principaux outils associés au langage, pour pouvoir répondre aux exigences de programmation
- Plus précisément :
- Utiliser les techniques avancées du langage Python : Context Manager, métaclasses, closures, fonctions avancées
- Optimiser les performances de vos programmes à l'aide du monitoring et du parallélisme
- Packager et déployer ses artefacts Python
- Exploiter des librairies contribuant au succès du langage : calcul scientifique, Intelligence Artificielle, XML, réseau
METHODES PEDAGOGIQUES
- 6 à 12 personnes maximum par cours, 1 poste de travail par stagiaire
- Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage
- La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions
METHODES D'EVALUATION DES ACQUIS
- Auto-évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire
- Attestation de fin de stage adressée avec la facture
FORMATEUR
Consultant-Formateur expert Développement Internet
CONTENU DU COURS
1 - Programmation fonctionnelle en Python
- Principes de la programmation fonctionnelle
- Les fonctions lambda
- Les closures
- Filter, map et reduce
- Générateurs et itérables
2 - Programmation réseau et parallélisme
- Le module socket
- Le multithreading
- Différences entre multithreading et multiprocessing
- Monitorer les processus
- Détection / résolution des goulots d’étranglement
3 - Analyse de données et bibliothèques avancées
- XML : SAX, lxms (elementTree), defused
- Numpy
- Pandas
- MatPlotLib et SeaBorn
4 - L’intelligence artificielle
- Le machine-learning
- SciKit-Learn
- TensorFlow
- PyTorch
5 - Déployer et partager
- Rappels : les environnements virtuels
- Structure d’un projet
- SetupTools et Wheel