- Programmation Avancée en Python
- Durée : 6 heures
- Objectif : Maîtriser les concepts avancés de la programmation en Python pour écrire des scripts plus efficaces et complexes.
- Détails :
- Comprendre les décorateurs et les générateurs.
- Utilisation des context managers.
- Programmation orientée objet avancée : métaclasses, méthodes magiques, héritage multiple.
- Techniques de gestion des erreurs et des exceptions avancées.
- Optimisation des performances : profiling et tuning de code.
- Manipulation et Transformation Avancées des Données
- Durée : 6 heures
- Objectif : Acquérir des compétences avancées dans la manipulation et la transformation des données avec Python.
- Détails :
- Techniques avancées de manipulation des DataFrames avec Pandas.
- Optimisation des opérations de manipulation des données pour gérer de grands ensembles de données.
- Utilisation avancée de NumPy pour les calculs numériques.
- Gestion et traitement des données structurées et non structurées.
- Intégration de Python avec des bases de données SQL et NoSQL.
- Développement Web Avancé avec Flask et Django
- Durée : 6 heures
- Objectif : Développer des applications web robustes et performantes en utilisant des frameworks Python.
- Détails :
- Développement de RESTful APIs avec Flask.
- Utilisation avancée de Django pour des applications web complètes.
- Gestion de l’authentification et des autorisations.
- Optimisation des performances des applications web.
- Déploiement d’applications web sur des plateformes cloud (Heroku, AWS).
- Data Science et Machine Learning Avancés
- Durée : 6 heures
- Objectif : Appliquer des techniques avancées de data science et de machine learning pour résoudre des problèmes complexes.
- Détails :
- Techniques avancées de prétraitement des données.
- Modèles de machine learning avancés avec Scikit-learn.
- Introduction aux réseaux de neurones et au deep learning avec TensorFlow et Keras.
- Optimisation des hyperparamètres et validation des modèles.
- Mise en production de modèles de machine learning.
- Automatisation et Scripts Avancés
- Durée : 6 heures
- Objectif : Automatiser des tâches complexes et développer des scripts avancés pour diverses applications.
- Détails :
- Scripting avancé pour l’administration système.
- Automatisation des workflows avec Python.
- Utilisation des bibliothèques Python pour l’automatisation des tests (pytest, unittest).
- Création de scripts pour l’interaction avec des APIs web.
- Développement de bots et d’outils d’automatisation.
Course Features
- Lecture 0
- Quiz 0
- Duration 30 heures
- Skill level Expert
- Language Français
- Students 0
- Certificate No
- Assessments Yes
- 1 Section
- 0 Lessons
- 30 Hours
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- Objectifs du cours0 ItemsMaîtrise des Concepts Avancés : Programmation Orientée Objet (POO) Avancée : Approfondir les connaissances en POO, y compris les métaclasses, les décorateurs de classes, et les descripteurs. Générateurs et Expressions Génératrices : Utiliser les générateurs pour gérer efficacement de grandes séquences de données et comprendre les expressions génératrices pour des itérations paresseuses. Concurrence et Multithreading : Apprendre à utiliser les bibliothèques threading, multiprocessing, et asyncio pour écrire des programmes concurrents et asynchrones. Manipulation de Données et Analyse : Bibliothèques NumPy et Pandas : Utiliser ces bibliothèques pour manipuler et analyser des ensembles de données complexes, incluant les opérations vectorielles et la gestion des DataFrames. Visualisation des Données : Apprendre à utiliser des bibliothèques comme Matplotlib, Seaborn, et Plotly pour créer des visualisations de données interactives et informatives. Apprentissage Automatique : Introduction à l'apprentissage automatique avec des bibliothèques telles que Scikit-learn et TensorFlow, couvrant les bases des modèles supervisés et non supervisés. Développement Web et API : Frameworks Web : Utilisation avancée de frameworks comme Django et Flask pour créer des applications web robustes et sécurisées. Création et Consommation d'API : Apprendre à développer des API RESTful et à consommer des API externes en utilisant des bibliothèques comme Requests et FastAPI. Tests et Déploiement : Tests Unitaires et de Performance : Apprendre à écrire des tests unitaires et des tests de performance en utilisant des bibliothèques comme Unittest, PyTest et Mock. Intégration Continue et Déploiement Continu (CI/CD) : Mettre en place des pipelines CI/CD avec des outils comme Jenkins, GitHub Actions et Docker pour automatiser les tests et le déploiement des applications. Optimisation et Sécurité : Optimisation du Code : Apprendre à profiler et à optimiser le code pour améliorer les performances, en utilisant des outils comme cProfile et line_profiler. Sécurité des Applications : Comprendre les principes de la sécurité des applications, incluant la gestion des secrets, la validation des entrées utilisateur et la protection contre les vulnérabilités courantes comme les injections SQL.
Prérequis
- Connaissance de base de la programmation en Python. Expérience pratique avec des bibliothèques Python telles que NumPy, Pandas, et Scikit-learn. Compréhension des concepts fondamentaux de la programmation orientée objet et de l'administration système.
Public ciblé
- Développeurs Python souhaitant approfondir leurs compétences et maîtriser les aspects avancés du langage. Data scientists et analystes de données cherchant à appliquer des techniques avancées de manipulation et d'analyse des données. Administrateurs système et ingénieurs DevOps souhaitant automatiser des tâches complexes et développer des scripts avancés. Étudiants en informatique ou disciplines connexes cherchant à se perfectionner en programmation Python. Cette formation est conçue pour offrir une compréhension complète et pratique des concepts et techniques avancés en programmation Python. Elle couvre la programmation avancée, la manipulation et transformation des données, le développement web avancé, la data science et le machine learning avancés, ainsi que l'automatisation et les scripts avancés.