Python Data Sciance

Module 1 – INTRODUCTION AU PYTHON SCIENTIFIQUE

• Introduction au python scientifique (SciPy)

• Distributions SciPy

• Ressources SciPy

• Aperçu d’iPython

• Lancement d’iPython

• Commandes communes d’iPython

• Remplissage des onglets

• Magie

• %run et %edit Magics

• %paste et %cpaste

• %reset et %xdel. Débogage

• Historique du commandement et des commandements externes

• Notebook iPython

• Créer un carnet de notes

• Opérations sur les ordinateurs portables iPython

Module 2 – NUMPY

• Les bases de NumPy

• Travailler avec ndarray

• Créer des tableaux

• Mise en forme des réseaux

• Les réseaux de référencement

• Impression de tableaux

• Copie de tableaux

• Effectuer des opérations sur un réseau

• Exemple – Opérations sur les matrices

• Le module numpy.random

• Fonctions d’agrégation sur les réseaux

• Fonction universelle

• Fonctions universelles – Quelques exemples

• Diffusion en réseau

• Travailler avec les réseaux booléens

• Les réseaux de tranchage

• Diffusion en tranches

• Itération sur les réseaux

• Empilage des tableaux

• Fractionnement des réseaux

Module 3 – PANDAS

• Introduction au module « Pandas”

• Structures de données dans les pandas

• Création d’une structure de données de série simple

• Série avec étiquettes personnalisées

• Objets de l’index

• L’objet dateTimeIndex

• Série « Tranchage

• Autres opérations de la série

• Cadres de données

• Construction de cadres de données

• Plus de constructeurs de DataFrame

• Ajout de colonnes de DataFrame

• Suppression et insertion de colonnes de DataFrame

• Sélection à partir de cadres de données – Feuille de contrôle rapide

• Addition et soustraction de cadres de données

• Opérations booléennes

• Transposition des cadres de données

• Lecture des données des sources

 Module 4 – LES SOUS-MODULES DE SCIPY

• Aperçu des sous-ensembles de SciPy

• Obtenir plus d’informations

• Polynômes

• scipy.special

• scipy.cluster

• scipy.constants

• Transformations de Fourier rapides

• Intégration

• Interpolation

• IO

• Algèbre linéaire

• Le module ndimage

• Optimiser

• Signal

• Sparse

• Spatial

• Spécial

• Stats

• Tisser

Module 5 – MATPLOTLIB

• Aperçu de Matplotlib

• Architecture Matplotlib

• Concepts de base du Matplotlib

• Création d’une parcelle simple

• Plusieurs lignes sur une même parcelle

• Propriétés des lignes

• Parcelles multiples

• Exercices pratiques en laboratoire

Module 6 – LA BIBLIOTHÈQUE D’IMAGES

• Aperçu de la bibliothèque d’images

• Types de fichiers pris en charge