Dernière mise à jour : 05/07/2024
Cours théoriques
• Introduction, programmation et l'écosystème python
• Environnement de travail : jupyter notebooks, environnement de développement
• Les librairies scientifiques en python : numpy, scipy, pandas
• Représentation graphique en python : introduction à matplotlib et plotly
Travaux pratiques en autonomie
• Découverte et travail dans un jupyter notebook
• Notions de variables et types de données en python
• Notions de tests, de boucles et de fonctions
• Initiation à la librairie pandas (tableur python)
• Représentations graphiques en python (statique et dynamique)
• Traitements de données : régression linéaire, ajustement d'un modèle, racines d'une fonction, intégration numérique, statistiques.