Le Python scientifique

De nombreux scientifiques utilisent des outils commerciaux tels que Matlab, Mathematica ou Maple pour effectuer leurs calculs numériques et/ou symboliques, sans savoir qu’ils pourraient tout aussi bien faire appel à Python pour combler leurs besoins. Cette formation fait état des principaux outils disponibles dans ce domaine.

La programmation Python pour combler vos besoins scientifiques

De nombreux scientifiques utilisent des outils commerciaux tels que Matlab, Mathematica ou Maple pour effectuer leurs calculs numériques et/ou symboliques, sans savoir qu’ils pourraient tout aussi bien faire appel à Python pour combler leurs besoins. Cette formation fait état des principaux outils disponibles dans ce domaine.

Sacré meilleur langage de programmation en 2019 pour une 3e année consécutive par l’Institute of electrical and electronics engineers, Python est reconnu pour sa syntaxe élégante et cohérente ainsi que la facilité avec laquelle il s’apprend.

Python permet de créer des sites web, des logiciels, des jeux vidéo, des applications de tablettes, des scripts ou encore de l’analyse de données. Il est utilisé dans plusieurs domaines porteurs d’avenir, tels que : l’intelligence artificielle, le développement Web, la science des données, la finance, la médecine, etc.

Il existe plusieurs manières de programmer, plusieurs styles et directions qu’on peut donner à son code. Ces derniers sont regroupés par noms : impératif, orienté objet, fonctionnelle, scientifique, procédurale, etc. C’est ce qu’on appelle des paradigmes, c’est-à-dire des façons de voir ou de faire une tâche donnée.

Partenaire de formation
Cette formation est propulsée par :

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Ce perfectionnement est de courte durée et offert entièrement en ligne.

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Objectifs

Savoir comment faire appel aux modules Python pour le calcul numérique et symbolique, ainsi que pour la visualisation graphique.

Objectifs spécifiques

Au terme de cette formation, le participant sera en mesure de :

  • Exploiter les modules numpy et scipy pour le calcul numérique
  • Exploiter le module sympy pour le calcul symbolique
  • Exploiter le module matplotlib pour tracer des graphiques

Durée et mode de diffusion

10 heures
À distance via la Plateforme d’Apprentissage eXpérientielle (PAX)

PAX est une plateforme unique d’apprentissage novatrice, dite intelligente, qui regroupe des outils d’apprentissage adaptatifs et interactifs. Elle agit véritablement comme un tuteur intelligent permettant à l’apprenant d’apprendre par déduction en connaissant la nature et la source de ses erreurs.

Responsable de formation

Marc Parizeau est professeur titulaire au Département de génie électrique et de génie informatique de l’Université Laval, et membre du Centre de recherche sur les données massives (CRDM) ainsi que du Centre de recherche en Robotique, Vision et Intelligence Machine (CeRVIM). Ses intérêts de recherche portent sur la reconnaissance des formes, l’apprentissage machine et l’intelligence computationnelle, ainsi que sur les systèmes parallèles et distribués. Il a participé à la création du consortium Calcul Québec en 2012 et en a assumé la direction scientifique de 2014 à 2017. Il est aussi l’instigateur de la Plateforme pour l’Apprentissage eXpérientiel (PAX) utilisée pour cette formation. Depuis plus de dix ans, il enseigne aussi un cours crédité d’introduction à la programmation avec Python (GLO-1901), cours offert depuis 2016 totalement à distance à de grands groupes en mode différé.

Mode de diffusion
En ligne
Type de formation
Technologique

Clientèle visée

Les participants ayant une base en Python et désirant s’initier à la programmation scientifique avec ce langage.

Contenu

  • Module numpy et scipy
  • Module Sympy
  • Module matplotlib
Subvention Scale AI

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