Python Perfectionnement - En collectif

Objectifs

• Cette formation prépare aux compétences du niveau Avancé (726-875 points) du référentiel Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa). À l'issue de la formation, vous serez capable de :
• Ingénierie Python Avancée
• Maîtriser les techniques de programmation de haut niveau : context managers, métaclasses, closures et fonctions complexes.
• Concevoir des architectures logicielles sophistiquées en exploitant les fonctionnalités expertes du langage.
• Performance, Déploiement et DevOps
• Optimiser les performances des applications via le monitoring et la mise en œuvre du parallélisme.
• Packager et déployer des artefacts Python de manière professionnelle pour assurer la portabilité et la scalabilité.
• Écosystème Spécialisé et Bibliothèques
• Exploiter des bibliothèques expertes pour le calcul scientifique, l'intelligence artificielle, le traitement XML et la gestion réseau.
• Interagir avec des systèmes complexes via des protocoles et formats de données avancés.
• Frameworks Web et Machine Learning
• Maîtriser les frameworks web de référence pour le développement d'API et d'applications : Django, Flask et FastAPI.
• Développer et intégrer des modèles d'IA avec les bibliothèques de Machine Learning TensorFlow et scikit-learn.

Programme

• Module 1 & 6 : Architecture, Packaging et Déploiement
• Maîtrise des environnements de développement avancés et gestion des artefacts.
• Packaging professionnel : création de packages, gestion des dépendances et environnements virtuels.
• Cycle de vie logiciel : profiling, tests unitaires avancés et stratégies de déploiement.
• Modules 2, 3 & 4 : Ingénierie Python de niveau Expert
• Techniques de programmation : itérateurs, générateurs, closures, décorateurs et évaluation paresseuse.
• Fonctionnalités avancées : context managers, méthodes asynchrones, typage statique (type hints) et gestion complexe des exceptions.
• POO Avancée : héritage multiple (algorithme MRO), classes abstraites, interfaces, métaclasses et introspection.
• Module 5 : Optimisation des performances et Parallélisme
• Programmation parallèle et concurrente : multi-threading et multi-processus.
• Gestion des flux : pool de threads, objets futurs (Futures) et paradigmes de synchronisation.
• Monitoring : surveillance des ressources et optimisation de la charge système.
• Modules 7 à 11 : Écosystème, Data Science et Frameworks Web
• Web Scraping et Data : traitement XML/lxml, BeautifulSoup, XPath et sélecteurs CSS.
• Calcul Scientifique : NumPy, SciPy pour le calcul numérique et Matplotlib pour la visualisation.
• Analyse de données (Big Data) : manipulation experte de DataFrames avec Pandas (nettoyage, filtrage, regroupement).
• Machine Learning et IA : déploiement de modèles avec TensorFlow, Keras et Scikit-Learn (réseaux de neurones, prédictions).
• Développement Web et API : maîtrise de Django, Flask, FastAPI et persistance avec SQLAlchemy (ORM).
• Module 12 : Entraînement et Certification TOSA Python Avancé
• Réalisation de projets complexes et mises en situation professionnelle de haut niveau.
• Test blanc complet avec analyse détaillée pour viser le score Avancé (726-875).
• Passage de la certification "Programmer et automatiser des tâches avec Python" (RS6962).

Débouchés

- Ingénierie Python experte :Maîtrise des techniques de haut niveau telles que les itérateurs, générateurs, décorateurs et context managers pour un code optimisé.
- Architecture logicielle complexe :Conception d'architectures robustes via la POO avancée, l'héritage multiple, le polymorphisme et les métaclasses.
- Optimisation des performances :Pilotage de la concurrence et du parallélisme (multi-threading/processing) pour maximiser l'efficacité des applications.
- Industrialisation logicielle :Capacité à structurer, packager et déployer des artefacts Python selon les standards de production professionnels.
- Traitement de données hétérogènes :Maîtrise de la manipulation et de la transformation de flux de données complexes (XML, fichiers structurés, Web Scraping).
- Analyse et Calcul scientifique :Réalisation d'analyses statistiques et de calculs numériques de haute précision avec NumPy, SciPy et Pandas.
- Intelligence Artificielle :Conception, entraînement et intégration de modèles de