Numpy – M015

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Cette formation complète sur NumPy, bibliothèque phare du calcul numérique en Python, vous permettra d’acquérir des compétences essentielles pour traiter, analyser et manipuler efficacement des données. Adaptée aux débutants et aux utilisateurs avancés, elle couvre :

  • Les bases et la manipulation des tableaux multidimensionnels.
  • Les opérations mathématiques et statistiques avancées.
  • Les techniques de vectorisation et d’optimisation des performances.
  • Le traitement des données manquantes et des fichiers (CSV, texte, binaire).
  • Les intégrations avec Matplotlib, pandas et autres outils de data science.

Avec des exercices pratiques et des projets concrets (analyse de données, manipulation d’images, résolution d’équations linéaires), cette formation vous offre tout ce dont vous avez besoin pour exceller dans vos projets de calcul numérique.

Ce cours contient :
- Une version écrite et très détaillée de tous les chapitres ;
- Deux Masterclass organisés en visio ;
- Des quiz après chaque chapitre pour tester la compréhension ;
- Des exercices et travaux pratiques corrigés ;
- Des projets et cas réels ;
- Un quiz final pour tester et valider la maitrise du module.

Un Certificat qui atteste de la bonne maitrise de ce cours est délivré à l'apprenant qui a réussi les différentes évaluations.

Un suivi régulier par un collaborateur progcours est possible moyennant des frais supplémentaires.

Contenu Cours

Introduction à NumPy
Qu’est-ce que NumPy ?
Importation de NumPy et bonnes pratiques
Les bases des tableaux NumPy (ndarray)
Création de tableaux 2 Chapitres
Dimensions et formes des tableaux 3 Chapitres
Contenu de la Leçon
0% Terminé 0/3 Etapes
Types de données (dtype) et conversion (astype)
Indexation et slicing (sélections simples et avancées)
Opérations de base sur les tableaux 4 Chapitres
Contenu de la Leçon
0% Terminé 0/4 Etapes
Manipulation des tableaux
Redimensionnement avec reshape
Fusion et séparation 2 Chapitres
Transposition et permutations (T, transpose, swapaxes)
Copie et vue des tableaux (différences entre copy et vues)
Calculs mathématiques et statistiques
Fonctions d’agrégation 2 Chapitres
Calculs sur des axes spécifiques
Indexation avancée et masques
Indexation booléenne et filtrage des données
Conditions multiples avec NumPy
Gestion des données manquantes
Détection des valeurs manquantes
Remplacement des valeurs (np.nan_to_num)
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