TOSA Python Programmation Objet

Niveau opérationnel (score Tosa 551 à 725) Utiliser les fonctionnalités de contrôles de flux afin d?automatiser un traitement de données conditionnels et/ou répétitifs Créer un programme pour des traitements complets de données, en utilisant les fonctionnalités avancées des contrôles de flux et des opérations arithmétiques Reconnaître et créer des objets simples de type intégrés (built-in), en vue de créer des programmes manipulant des données Reconnaître les objets structurés de type intégré, afin d?effectuer des traitements de multiples variables simples Manipuler les objets intégrés simples et structurés et les assembler dans le but de créer des fonctions simples et réutilisables Maîtriser les concepts liés aux modules en vue d?inclure des fonctionnalités d?un module à un programme Sélectionner et importer des fonctions spécifiques d?un package de l?API afin de les réutiliser dans un traitement de données Créer un package simple complet pour créer des fonctionnalités partageables et réutilisables /Stocker et traiter simultanément plusieurs données, en vue de créer un flux de traitement de données simples adapté Modéliser un problème et automatiser des manipulations de données, afin de traiter un volume important ou complexe de données. Niveau avancé (score Tosa 726 à 875) Connaître les règles syntaxiques et sémantiques de Python afin de créer des programmes clairs et réutilisables Maîtriser les outils d?entrée-sortie, dans le but de lire et modifier des documents externes au programme Maîtriser les spécificités des types intégrés afin de traiter efficacement et de manière claire des grands volumes de données Créer des fonctions documentées, des classes et leurs méthodes associées, dans le but de créer des fonctionnalités intégrables dans d?autres programmes Importer des packages composés pour exploiter l?ensemble des fonctionnalités incluses Utiliser les packages fondamentaux de la bibliothèque standard afin de manipuler efficacement des données externes habituelles Implémenter des structures de données adaptées et choisir les fonctions adaptées afin de concevoir des programmes à la complexité algorithmique maîtrisée Niveau expert (score Tosa 876 à 1000) Intégrer la gestion d?erreur afin de créer des programmes couvrant tous les cas d?entrée et de gestion de données Utiliser les règles et conventions de nommage afin de créer des programmes pouvant s?intégrer dans un environnement complet Mettre en ?uvre l?intégralité des outils fonctionnels, afin de créer des fonctions ada

Cette formation vous permettra de maîtriser les techniques avancées du langage Python et d'exploiter ses librairies clés pour répondre à des besoins variés en développement. Programme détaillé : Introduction et exploitation des librairies clés Historique et panorama de Python Découverte des environnements de développement Techniques avancées de Python (1/3) Gestion avancée des paramètres et collections List/dict comprehension, itérateurs, générateurs avancés Map/reduce et évaluation paresseuse Techniques avancées de Python (2/3) Gestion et définition des exceptions Utilisation des context managers et méthodes asynchrones Typage avancé avec type hints Techniques avancées de Python (3/3) Programmation orientée objets avancée : héritage multiple, MRO Décorateurs, métaclasses, interfaces et introspection Optimisation des performances Programmation parallèle et concurrente : multi-threading, multi-processus Pool de threads, objets futurs, synchronisation Packaging et déploiement Installation et gestion des bibliothèques tierces Création de packages et environnements virtuels Profiling et tests unitaires Librairies essentielles (1/5) - XML et web scraping Utilisation de XML, lxml et BeautifulSoup Validation XML, XPath, CSS, transformations XSL Librairies essentielles (2/5) - Calcul scientifique NumPy et SciPy pour le calcul numérique Graphiques et statistiques avec Matplotlib Librairies essentielles (3/5) - Traitement des données Gestion des DataFrames avec Pandas Import/export, nettoyage, transformation et regroupement des données Librairies essentielles (4/5) - Machine Learning Frameworks ML : TensorFlow, Keras, ScikitLearn Réseaux de neurones, régression, apprentissage et prédiction Librairies essentielles (5/5) - Frameworks Web/REST et ORM Django, Flask, FastAPI, SQLAlchemy Création d'API REST, routage HTTP, conversion JSON, validation DTO Avec cette formation, vous maîtriserez Python pour des projets complexes : calcul scientifique, machine learning, développement web et traitement de donn

Tosa Python

Niveau : Avoir des connaissances de base en programmation (souhaitable en langage objet).Techniques: (formations en classe virtuelle) : Vous devez disposer d un ordinateur connecte a internet, d un micro et d une camera