Tosa Python - Perfectionnement

• Utiliser les fonctionnalités de contrôles de flux afin d’automatiser un traitement de données conditionnels et/ou répétitifs
• Créer un programme pour des traitements complets de données, en utilisant les fonctionnalités avancées des contrôles de flux et des opérations arithmétiques
• Reconnaître et créer des objets simples de type intégrés (built-in), en vue de créer des programmes manipulant des données
• Reconnaître les objets structurés de type intégré, afin d’effectuer des traitements de multiples variables simples
• Manipuler les objets intégrés simples et structurés et les assembler dans le but de créer des fonctions simples et réutilisables
• Maîtriser les concepts liés aux modules en vue d’inclure des fonctionnalités d’un module à un programme
• Sélectionner et importer des fonctions spécifiques d’un package de l’API afin de les réutiliser dans un traitement de données
• Créer un package simple complet pour créer des fonctionnalités partageables et réutilisables /Stocker et traiter simultanément plusieurs données, en vue de créer un flux de traitement de données simples adapté
• Modéliser un problème et automatiser des manipulations de données, afin de traiter un volume important ou complexe de données.

• Connaître les règles syntaxiques et sémantiques de Python afin de créer des programmes clairs et réutilisables
• Maîtriser les outils d’entrée-sortie, dans le but de lire et modifier des documents externes au programme
• Maîtriser les spécificités des types intégrés afin de traiter efficacement et de manière claire des grands volumes de données
• Créer des fonctions documentées, des classes et leurs méthodes associées, dans le but de créer des fonctionnalités intégrables dans d’autres programmes
• Importer des packages composés pour exploiter l’ensemble des fonctionnalités incluses
• Utiliser les packages fondamentaux de la bibliothèque standard afin de manipuler efficacement des données externes habituelles
• Implémenter des structures de données adaptées et choisir les fonctions adaptées afin de concevoir des programmes à la complexité algorithmique maîtrisée

• Historique et panorama de Python
• Environnements de développement

• Gestion avancée des paramètres
• Collections simples et avancées
• Itérateurs et générateurs avancés
• List et dict comprehension, map/reduce et évaluation paresseuse

• Gestion et définition des exceptions
• Utilisation des context managers
• Méthodes asynchrones
• Typage avec type hints

• Programmation orientée objets avancée
• Propriétés, opérateurs et fonctions natives
• Héritage multiple et algorithme MRO
• Décorateurs, variables et méthodes de classe
• Classes abstraites, interfaces, métaclasses et introspection

• Programmation parallèle et concurrente
• Multi-threading, multi-processus
• Pool de threads ou processus, objets futurs
• Synchronisation et paradigmes de concurrence

• Installation de bibliothèques tierces
• Gestion des dépendances du projet
• Création de packages et environnements virtuels
• Profiling et tests unitaires

• Utilisation de XML, lxml, BeautifulSoup
• Lecture et validation XML, chemin XPath et sélecteurs CSS
• Transformation Python ou XSL

• NumPy et SciPy pour le calcul numérique
• Tableaux multi-dimensionnels, statistiques et graphiques avec Matplotlib

• Pandas pour la gestion des DataFrames
• Import/export, nettoyage, filtrage, transformation et regroupement des données

• Frameworks de ML : TensorFlow, Keras, ScikitLearn
• Réseaux de neurones, régression, apprentissage et prédiction

• Django, Flask, FastAPI, SQLAlchemy
• Création d'API REST, routage HTTP, conversion JSON, DTO pour validation des données

Consulter le diplôme, titre ou certificat... délivrés en fin de formation ainsi que les métiers auxquels cette formation vous donne accès.