Introduction to Python with Google Colab (SAFI-M0)
7 HEURES (1 JOURS)
FORMATION EN DISTANCIEL
DE 400 €HT à 700 €HT
PERSONNEL CONCERNÉ
Ce cours de Python est destiné aux débutants qui souhaitent apprendre Python à l’aide de Google Colab. Il est destiné aux ingénieurs professionnels, aux chefs de projet, aux analystes de données et aux informaticiens ayant des responsabilités dans la conception de nouveaux produits, la planification. Que vous n’ayez jamais programmé auparavant, que vous connaissiez déjà la syntaxe de base ou que vous souhaitiez découvrir les fonctionnalités avancées de Python, ce cours est fait pour vous.
PRÉREQUIS
Cette formation étant dispensée en anglais, un niveau d’anglais technique correspondant à une utilisation professionnelle régulière est requis.
Aucun autre prérequis n’est nécessaire.
OBJECTIFS DE LA FORMATION
Supposons que vous soyez novice en matière de Python et de ses outils d’exploitation de données. Vous apprenez qu’il existe de nombreux outils python pour l’exploration des données : Matplotlib, Seaborn, Pandas, Numpy, Plotly, etc.
Lequel devez-vous utiliser ? Comment les utiliser ? Cette large disponibilité a elle-même créé de la confusion.
L’objectif de ce module est de dissiper cette confusion et de vous guider à travers les bases de la syntaxe Python et les outils d’exploration de données.
- A l’issue de ce module, le participant sera capable de :
- Exécuter des codes Python sur Google Colab.
- Comprendre les principes fondamentaux du langage Python, notamment la syntaxe de base, les variables et les types.
- Créer et manipuler différentes structures de données que Python peut gérer, comme les listes, les dictionnaires, les ensembles et les tuples.
- Utiliser les instructions de contrôle et les boucles Python.
- Définir des fonctions en Python et les réutiliser.
- Utiliser les fonctions intégrées de Python telles que ZIP, MAP et lambda.
- Apprendre les différentes solutions de manipulation de la date et de l’heure en Python.
- Lire, écrire et manipuler des fichiers en Python.
- Utiliser des outils d’analyse de données basiques et avancés tels que Numpy et Pandas.
- Créer des visualisations informatives avec Matplotlib et Seaborn.
- Apprendre à résoudre des problèmes d’analyse de données du monde réel en travaillant sur un mini-projet.
Dr Amr Rashad Ahmed ABDULLATIF (voir SAFI M6) et Haitham Younus Mohammed
Haitham Younus Mohammed is a Demonstrator in Mechanical Engineering, and Support/Statistics and Customer Service in Machine Learning for Engineering Big Data SAFI Team member at the Faculty of Engineering & Informatics of the University of Bradford. Holder of a Master of Science in Mechanical Engineering with distinction, he studied with Distinction Big data Systems and Analytics and is a Certified Instructor and a certified workplace assessor from Caterpillar with a distinct set of problem-solving skills, abilities, experiences, and capabilities acquired during the study and practical experience in the industry. He focuses his research on Knowledge-Enabled Machine Learning for Predictive Diagnostics in mechanical engineering problems, specifically in the automotive field, with the experimental work implemented in Python and big data systems.
L’objectif de ce cours est de vous permettre de vous familiariser avec Python aussi rapidement que possible afin que vous puissiez créer des programmes qui fonctionnent – fonctions de base, manipulation de fichiers et exploration de données – tout en développant des bases de programmation qui vous seront utiles dans votre travail.
Ce cours s’adresse à ceux qui veulent apprendre rapidement les bases de la programmation pour se concentrer sur des projets passionnants et à ceux qui aiment tester leur compréhension de nouveaux concepts en résolvant des problèmes significatifs.
Notions de base
Concepts de base de la programmation que vous devez connaître pour écrire des programmes Python.
Types de données de base (Containers, Lists, Dictionnaires, Sets, Tuples)
Définition des fonctions.
Exploration des données
Exploration de données à l’aide de Numpy et Pandas.
Visualisation de données
Visualisation de données à l’aide de Mtaplotlib, et Seaborn.
Mini-Projet
Renforcement des concepts enseignés par l’application à un mini-projet pertinent.
METHODES ET MOYENS PEDAGOGIQUES
La formation est conçue comme un atelier avec des exercices pratiques, destinés à expliquer les concepts en s’appuyant sur des études de cas industriels pertinents.
La formation est dispensée en ligne. Le matériel d’apprentissage sera envoyé une semaine à l’avance avec les instructions d’inscription et le matériel de formation.
MOYENS TECHNIQUES
La formation est dispensée sous forme de classe virtuelle sous Teams.
Informations de connexion envoyées au plus tard 2 jours avant la formation.
SUIVI ET EVALUATION
Feuille d’émargement signée chaque demi-journée par le stagiaire et cosignée par la SIA.
Évaluation de l’apprentissage basée sur une présentation individuelle ou en groupe avec argumentation sur un mini projet.
Évaluation de la formation par les participants.
Remise d’une attestation de formation.
DELAI D’ACCES
Formation inter-entreprises : inscription au plus tard 2 jours avant la formation
Formation intra-entreprise : organisation sous 2 semaines minimum.
PROCHAINE(S) SESSION(S)
Nous consulter 5/03/2024 et 9/09/2024
ACCESSIBILITÉ
Les personnes en situation de handicap sont invitées à contacter notre Référent Handicap afin d'étudier ensemble les possibilités de suivre la formation.
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