Programmation Python E-80J (certification TOSA)

Objectifs

• Avec cette formation Programmation PYTHON vous apprendrez le langage de programmation Python et utiliser les différentes fonctionnalités pour vos projets web.
• 8 modules interactifs soit 34 leçons d'apprentissage
• Introduction au cours Python
• Les variables et les types de valeurs Python
• Les structures de contrôle Python
• Les fonctions Python
• Python orienté objet
• Modules standards et paquets Python
• Manipulation de fichiers avec Python
• Gestion des erreurs Python
• Modalités pédagogiques
• Vous bénéficiez d'un accompagnement pédagogique personnalisé, composé de séances à distance en elearning, accès illimité 24/24 7/7 pendant minimum 80 jours et d'une assistance pédagogique illimitée par mail.
• Méthodes expositives
• Méthodes participatives
• Méthodes démonstratives
• Méthodes actives

Programme

• CONFIGURER SON ENVIRONNEMENT POUR PYTHON :
• Installation de l'interpréteur Python
• Présentation de l'environnement de développement
• APPRENDRE LES BASES DE PYTHON :
• Environnement de développement
• Variables
• Types de données
• Listes
• Dictionnaires
• Chaînes de caractères
• Conditions
• Boucles
• Fonctions
• Modules
• Packages
• Classes
• Programmation orientée objet
• Exceptions
• Fichiers
• Répertoires
• MAÎTRISER LES BIBLIOTHÈQUES DE PYTHON :
• CSV
• Base de données SQLite
• Interfaces graphiques avec Tkinter
• Serveur web avec Flask
• Bases de HTML, CSS et JavaScript pour Flask
• Valeurs aléatoires
• Dates et heures
• AUTOMATISER SES TÂCHES AVEC DES SCRIPTS PYTHON :
• Scraper les données web
• Envoyer des mails
• Commandes système, FTP et SSH
• Développer ses scripts en ligne de commande
• Entrées de l'utilisateur
• Options du script
• Automatiser ses tâches
• QUALITÉ LOGICIELLE :
• Tests unitaires et fonctionnels
• Analyse statique
• Analyse dynamique : profiling et consommation mémoire
• Documentation
• NOTIONS AVANCÉES :
• Programmer en multithreading
• Serveur web avec Django
• Django REST Framework
• APPLICATION SCIENTIFIQUES :
• Environnement de travail
• Python pour le scientifique
• Scraping des données : BeautifulSoup et Selenium
• Manipulation des données volumineuses : Numpy et Pandas
• Visualisation des données : Matplotlib et Seaborn
• Machine Learning : Orange et Scikit-learn
• Deep Learning : PyTorch et TensorFlow
• Traitement d'image : Pillow

Débouchés

Méthode et modalités d'évaluation :
QCM et/ou Quizz
Test adaptatif en ligne, le niveau des questions s'adapte au niveau du candidat.
Typologies de questions : activités interactives (relier, glisser-déposer, cliquer sur zone, listes déroulantes, QCM) reflétant des contextes rencontrés en entreprise. 35 questions, 60 minutes.
Niveau opérationnel :
Contrôle de flux pour automatiser le traitement de données.
Utiliser les fonctionnalités avancées des contrôles de flux et des opérations arithmétiques.
Objets simples de type intégrés pour manipuler des données.
Objets intégrés et assemblage pour créer des fonctions simples et réutilisables.
Concepts liés aux modules pour inclure leurs fonctionnalités dans un programme.
Fonctions spécifiques d'un package de l'API pour les réutiliser dans le traitement de données.
Création d'un package simple pour des fonctionnalités partageables et réutilisables.
Traitement simultané de plusieurs données.
Modélisation et automatisation des manipu