Python – Perfectionnement
Public admis
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- Entreprise
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Objectifs de la formation
- Mettre en œuvre les aspects avancés de la programmation objet
- Structurer et déployer vos applications
- Créer et appliquer les décorateurs
- Exploiter les itérateurs et les générateurs
- Créer et utiliser les "context manager"
- Mettre en œuvre les mécanismes de la programmation fonctionnelle
- Optimiser les performances en utilisant la programmation asynchrone
- Manipuler vos fichiers de données de façon optimisé avec la librairie « Panda »
- Réaliser des calculs performants à l’aide de la librairie « NumPy »
| Tarif |
A partir de 2 290,00 € |
| Durée | 4 jours - 28 h |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 2 290,00 € |
| Durée | 4 jours - 28 h |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Perfectionnez vos compétences en Python avec notre formation axée sur les aspects avancés de la programmation objet, l’organisation de projets et la distribution d’applications.
Maîtrisez l’utilisation de décorateurs, d’itérateurs et de générateurs.
Explorez la programmation fonctionnelle et le concept de « context managers ».
Utilisez la bibliothèque Panda pour la manipulation de données et la bibliothèque NumPy pour des calculs scientifiques.
Optimisez les performances avec la programmation parallèle et asynchrone.
Cette formation est admissible pour une prise en charge à 100% par l’OPCO ATLAS.
Programme
Aspects avancés de la programmation objet (6 heures)
- Rappel sur les classes et l’héritage
- Les variables et les méthodes de classes
- Contrôle de la création d’objet (méthode __new__)
- Les classes et les méthodes abstraites
- Le module abc
- La notion de méta classe
- Travaux pratiques :
- Créer et tester le bon fonctionnement d’une classe représentant un Produit.
- Créer une classe Stock qui va gérer les Produits.
Organisation des projets et distribution des applications (1,5 heure)
- Les principes de packaging et distribution
- Les différentes API
- La présentation de l’API setuptool
- Le déploiement d’application avec setuptools
- Travaux pratiques :
- Créer un pakage de déploiement pour votre application de gestion de produits.
Les décorateurs (1,5 heure)
- Le principe de fonctionnement et les usages
- La définition des fonctions de décoration
- L’application des décorateurs
- Les décorateurs standard du langage
- Travaux pratiques :
- Créer un décorateur qui va gérer des logs sur les méthodes de la classe Produit
Les itérateurs et les générateurs (3,5 heures)
- Principe de fonctionnement
- Création d’itérateurs
- Implémentation de générateurs
- Le mot-clé yield
- Travaux pratiques :
- Créer un itérateur et un générateur qui vont parcourir la liste de produits.
La programmation fonctionnelle (3,5 heures)
- Les principes de base de la programmation fonctionnelle
- La définition de fonctions lambda
- Les fonctions natives filter, map et reduce
- Les listes de compréhensions
- Travaux pratiques :
- Modifier les différentes méthodes d’accès aux produits en intégrant les expressions lambda pour alléger votre code.
Les « context managers » (1,5 heure)
- Principe des « context managers »
- L’instruction with
- Déclaration de « context managers »
- Les « context managers » et les décorateurs
- Le Contextlib
- Travaux pratiques :
- Création d’un « context manager » pour faciliter le parcours de la liste de produits
Manipulation de données avec la librairie Panda (3,5 heures)
- Introduction à la bibliothèque
- Les séries et les dataframes
- La lecture et l’écriture de fichiers
- Les différentes opérations sur les dataframes
- Travaux pratiques :
- Stocker les différents Produits dans des fichiers à l’aide de la librairie Panda
Réalisation de calculs scientifiques avec la librairie NumPy (3,5 heures)
- Présentation de la bibliothèque
- La création de tableaux (ndarray)
- Les différentes opérations disponibles sur les tableaux
- Travaux pratiques :
- Optimiser les fonctionnalités de votre gestion de stock à l’aide des fonction NumPy
Programmation parallèle et asynchrone (3,5 heures)
- L’objectif de la programmation asynchrone
- Le modèle de programmation
- Le module thread et les classes associées
- Le module asyncio
- Travaux pratiques :
- Optimiser l’application de gestion de produits en réalisant des traitements asynchrones pour accéder aux produits.
Prérequis
- Développer en Python, maîtriser les concepts de base du langage
- Avoir suivi la formation TACNUM1-2A – Python – Programmation objet ou posséder les connaissances et compétences équivalentes
Public
Ingénieurs, développeurs Python
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Objectifs de la formation
- Mettre en place l'environnement de développement ;
- Utiliser des composants d'IHM ;
- Gérer le positionnement des composants d'IHM ;
- Gérer les événements des composants d'IHM ;
- Gérer les styles et les thèmes graphiques ;
- Mettre en œuvre l'architecture MVC avec PyQt ;
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Comprendre la philosophie et l’intérêt des tests logiciels et plus particulièrement des tests d’acceptation
- Comprendre le rôle et le fonctionnement de Robot Framework
- Installer une plateforme de développement et d'exécution pour Robot Framework
- Définir des scénarios de tests et leur périmètre
- Comprendre l'organisation des tableaux Robot Framework
- Utiliser les mots-clés de Robot Framework pour implémenter les tests
- Organiser les fichiers de tests et les fichiers de ressources
- Définir de nouveaux mots-clés pour masquer la complexité des tests
- Utiliser les bibliothèques standard de Robot Framework
- Installer de nouvelles bibliothèques de mots-clés pour étendre les possibilités de Robot Framework
- Étendre le vocabulaire de Robot Framework en définissant de nouveaux mots-clés
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Découvrir la Data Science et le métier de Data Scientist
- Comprendre les concepts clés de la Data Science
- Savoir utiliser les outils et méthodologies du Data Scientist
- Pouvoir programmer en R ou en Python
- Avoir des connaissances en machine learning
- Gérer l'apprentissage supervisé, semi-supervisé et non-supervisé
- Pouvoir intégrer la Data Science dans votre organisation
| Tarif |
A partir de 3 500,00 € |
| Durée |
5 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Configurer le kit SDK AWS et les informations d’authentification pour Java, C#/.Net, Python et JavaScript
- Utiliser le kit SDK AWS pour interagir avec les services AWS et développer des solutions
- Utiliser d’AWS Identity and Access Management (IAM) pour gérer l’authentification au service
- Utiliser Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) et Amazon DynamoDB comme magasins de données
- Intégrer des applications et données avec AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS), Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) et AWS StepFunctions
- Utiliser Web Identity Framework et Amazon Cognito pour gérer l’authentification des utilisateurs
- Utiliser Amazon ElastiCache pour améliorer l’évolutivité d’une application
- Utiliser des conteneurs dans le processus de développement applicatif
- Mettre en œuvre un pipeline d’intégration et de déploiement en continu (CI/CD) pour déployer des applications sur AWS
| Tarif |
A partir de 2 290,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Industrialisation Data Science, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Savoir emmener votre modèle de data science en production
- Apprendre à gérer les nouvelles contraintes
- Minimiser le coût de transfert de l’exploration à la production
- Découvrir les concepts de Software Craftsmanship (clean code) appliqués à la Data Science
- Découvrir le découpage d’un projet de Machine Learning en différentes briques et les organiser
- Savoir construire l'architecture applicative d'un projet Data Science
- Déployer son application de Machine Learning en production et interagir avec
- Faire consommer des données chaque seconde à une application de Machine Learning
- Mesurer les performances de son application de Machine Learning
| Tarif |
A partir de 3 825,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
À l’issue de cette formation Logiciel R, vous aurez acquis les compétences et connaissances nécessaires pour :
- Installer et utiliser l’environnement R
- Savoir manipuler et reconnaitre les différents type d’objets de données
- Programmer avec R
- Appliquer des méthodes d’analyses statistiques courantes avec R
- Réaliser des imports/exports avec différents supports fichier et bases de données
- Restituer les résultats d’analyse graphiquement
| Tarif |
A partir de 1 480,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Configurer le kit SDK AWS et utiliser les informations d'authentification des développeurs pour Java, C# / .NET, Python et JavaScript
- Prendre en main le kit SDK AWS pour interagir avec les services AWS et développer des solutions logicielles
- Intégrer la démarche pour mettre en oeuvre l'authentification du service
- Utiliser Amazon Simple Storage Service et Amazon DynamoDB en tant que Data Stores
- Intégrer des applications et données à l'aide de différents services (AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon Simple Queue Service...)
- Utiliser Amazon Cognito pour gérer l'authentification des utilisateurs
- Utiliser des conteneurs dans le processus de développement
- Déployer des applications sur AWS.
| Tarif |
A partir de 2 510,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Architecture et développement de solutions d'Intelligence Artificielle (IA) avec Azure Cognitive Services et OpenAI
Proposé par M2IObjectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Décrire les modèles génératifs et les apports concrets de GPT-4 et ChatGPT
- Expliquer les architectures des solutions d'IA avec Azure Cognitive Services et Azure OpenAI
- Invoquer les API Cognitive Services et OpenAI pour créer des applications en Python
- Implémenter les meilleures pratiques d'Azure Cognitive Services et Azure OpenAI
- Mettre en pratique les principes de DevOps, MLOps et IAOps
- Déployer et héberger des services IA sur Azure grâce à des conteneurs.
| Tarif |
A partir de 4 250,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3 jours (21 heures) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Utiliser Scikitlearn pour créer des modèles d'apprentissage machine
- Concevoir des expériences et interpréter les résultats des tests A/B
- Visualiser l'analyse de clustering et de régression en Python à l'aide de Matplotlib
- Produire des recommandations automatisées de produit ou de contenu avec des techniques de filtrage collaboratif
- Appliquer les meilleures pratiques en matière de nettoyage et de préparation de vos données avant l'analyse.
| Tarif |
A partir de 2 280,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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