Formation : Python avancé : programmation scientifique

Durée	4 jours
Code cours	LY002
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Public:

Développeurs en programmation scientifique.

Objectifs:

Maitriser les bibliothèques de programmation scientifique en Python
Explorer et analyser des donnéesProgrammer des algorithmes et calculer de manière efficace en Python

Connaissances préalables nécessaires:

Avoir suivi la formation "Python Initiation" ou avoir un niveau équivalent et avoir une pratique régulière du langage Python

Déroulé pédagogique


	Python avancé
Durée : 7h30 Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux	Rappels concepts fondamentaux Python (architecture objet du langage, type de données, structure de données) Bonnes pratiques / Design de code : PEP8, structuration script et modules, POO, notion de packaging Atelier : Ecriture d'un code de base et transformation en paquet. Mise en oeuvre de __init__, PYTHONPATH, site-packages, pyvenv, .pyc, ... Fonctionnalités avancées de Python : gestionnaire de contexte, liste par compréhension, itérateur, générateur Atelier : Rappels sur les types d'écritures en python : transformation d'un for en compréhension, utilisation des générateurs, suppression des for, ... Evaluation de performances : outil de profilage (timing et mémoire) Atelier : présentation de quelques outils : timeit, profiler, memory_profiler, module pstats, Limite des performances du langage Python natif Atelier : analyse de performances avec le mode profiling de pycharm

	Manipulation de tableaux et opérations mathématiques avec NumPy
Durée : 4h30 Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux	Manipulation de tableaux et opérations mathématiques avec NumPy. Structure de donnée : les numpy array (différences avec les listes python, définition, type de données, allocation mémoire, shape, reshape) Création de tableau (random, à partir de données existantes, ...) Accès aux éléments du tableau :indexation simple, slicing et striding, indexation avancée (par tableaux d'entiers ou de booléens) Opérations sur les tableaux : opérations basiques, broadcasting, méthodes spécifiques (min, max, mean, std...), travailler à partir de formules mathématiques. Entrées/sorties avec Numpy Explication de l'optimisation des opérations sur les tableaux avec Numpy : vectorisation, allocation mémoire, binding C++, compilation sur architecture dédiée, optimisation des ressources du processeur (CPU/SIMD optimisation) Bannir les boucles for Atelier : comparaison de performances avec Python natif sur la manipulation/calculs de gros tableaux Profilage/timing Atelier : analyse de l'empreinte mémoire avec cProfile, line_profiler, memory_profiler, scalene

	Calcul scientifique avec SciPy
Durée : 6h Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux	Présentation générale de librairie : integrate, linalg, fftpack, signal, ndimage, odr, optimize, spatial Quelques exemples : Fit de courbe, Algèbre linéaire, Fourrier, Traitement du signal Atelier : matrices. Calcul de valeurs propres. Calcul de la matrice de passage. Atelier : mise en oeuvre d'un système Lotka-Volterra avec matplotlib Atelier : mise en oeuvre d'un système de pendule. Exploitation des fonctions d'intégration.

	Exploration et analyse de données avec Pandas
Durée : 7h30 Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux	Structure de données : DataFrame, Serie Fonctionnalités essentielles : Attributs, statistiques descriptives, type de données, ... Indexation et sélection de données : basique, accès par attribut, slicing, sélection par label, par position, par fonction callable, méthodes de sélection (isin, where), sélection par masque Atelier : analyse de fichiers de températures mondiales : extraction des données, découpage, structuration. Opérations mathématiques sur les DataFrames : concaténation, fusion, regroupement Travailler avec des données textuelles : gestion de chaînes, encodage, gestion des accents, caractères diacritiques Travailler avec des données manquantes : stratégie de remplissage, interpolations. Atelier : nettoyage, préparation et regroupement des données précédentes. Mise en oeuvre des bfill, ffill, ... Gestion des nan. Travailler avec des séries temporelles : les timestamps, calculs, gestion (origines, échelles, water-marking) Atelier : gestion d'une fenêtre temorelle distante sur les données précédentes : calculs de moyenne, écart-type, min et max. Outils d'entrée/sortie (csv, HDF5, netCDF4, zarr, ...) Atelier : jointures multiples avec enrichissement, de fichiers csv vers un fichier HDF5

	Accélération de code Python
Durée : 3h Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux	Présentation générale et rapide des outils existants pour accélérer les codes Python (Numba, Cython, Pythran) Présentation de pyarrow pour le passage à l'échelle. Passage à l'échelle et parallélisme avec Dask Atelier : Réalisation d'un enrichisseur de données sur Dask entre fichiers parquets sur S3