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Formation Python appliqué aux calculs scientifiques et à l’analyse de données
Devenez expert dans l'analyse de données et le calcul scientifique avec les bibliothèques leaders de l'écosystème Python.
Exploitez la puissance de Python pour la science : maîtrisez la manipulation de tableaux avec NumPy, l'analyse de données structurées avec Pandas, et la visualisation avancée avec Matplotlib et Seaborn. Apprenez à transformer des données brutes en insights exploitables.
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Analyse de données avec Pandas
df = pd.read_csv('data.csv')
mean_values = df.groupby('category')['value'].mean()
# Calcul scientifique avec NumPy
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# Visualisation
plt.plot(x, y)
plt.show()Description 
Le calcul scientifique et la Data Science reposent aujourd'hui sur l'écosystème Python. Cette formation vous apprend à manipuler efficacement de gros volumes de données grâce à la vectorisation sous NumPy et à la flexibilité des DataFrames Pandas. Vous découvrirez comment nettoyer des jeux de données réels, effectuer des analyses statistiques rigoureuses et produire des visualisations de qualité professionnelle. L'accent est mis sur la performance et les bonnes pratiques pour construire des pipelines d'analyse reproductibles, essentiels pour les ingénieurs, chercheurs et analystes de données.
Les objectifs
Utiliser efficacement les bibliothèques Python dédiées aux calculs scientifiques (NumPy, SciPy).
Manipuler des tableaux multidimensionnels et exploiter des fonctions vectorisées pour des calculs performants.
Résoudre des problèmes mathématiques et statistiques à l’aide de modules spécialisés.
Visualiser des données scientifiques avec des outils graphiques adaptés.
Structurer et documenter des scripts scientifiques pour des projets reproductibles.
Public visé
Développeurs souhaitant appliquer Python à des problématiques de calcul scientifique.
Chercheurs, ingénieurs, analystes de données et étudiants chercheurs manipulant des données numériques.
Toute personne impliquée dans des projets nécessitant des calculs numériques, des simulations ou de l’analyse de données avec Python.
Prérequis
Connaissances de base du langage Python (variables, structures, fonctions).
Aisance avec un environnement de développement (IDE ou notebook).
Notions fondamentales en mathématiques (algèbre, statistiques de base) sont un plus.
Le programme
Jour 1
Matinée
1. Outils essentiels pour le calcul scientifique
- Présentation de l’écosystème Python pour les calculs scientifiques.
- Installation et configuration des bibliothèques principales (NumPy, SciPy, Matplotlib, Jupyter).
- Introduction aux objets principaux : tableaux NumPy, indexation, slicing.
- Fonctions universelles (ufuncs) et opérations vectorisées.
- Atelier pratique : manipulation de grandes matrices et opérations élémentaires.
Après-midi
2. Algèbre linéaire et calculs numériques
- Concepts d’algèbre linéaire appliqués aux tableaux NumPy.
- Résolution de systèmes linéaires, calcul de déterminants, valeurs propres.
- Approches numériques pour les équations non linéaires.
- Exercices pratiques avec SciPy pour résoudre des problématiques numériques.
Jour 2
Matinée
3. Statistiques et traitement de données
- Statistiques descriptives avec NumPy et SciPy : moyenne, variance, corrélation.
- Estimation de densités, histogrammes et distributions.
- Fonctions de test statistique et ajustements de modèles simples.
- Atelier : analyse statistique de jeux de données réels.
Après-midi
4. Visualisation scientifique et exploration des données
- Introduction à Matplotlib pour les graphiques de base : courbes, scatter, barres.
- Personnalisation des graphiques : légendes, annotations, titres, styles.
- Visualisation avancée avec Seaborn : heatmaps, distributions, pairplots.
- Exercices pratiques : visualiser et interpréter des données scientifiques.
Jour 3
Matinée
5. Approches avancées de calcul
- Interpolation, intégration et dérivation numérique avec SciPy.
- Optimisation et ajustement de paramètres (méthodes numériques).
- Résolution d’équations différentielles ordinaires (ODE).
- Atelier pratique : simulations et modélisation scientifique.
Après-midi
6. Projet scientifique intégrateur et bonnes pratiques
- Mise en place d’un mini-projet intégrateur combinant manipulation, calcul et visualisation.
- Structuration de scripts pour la reproductibilité (fonctions, modules, documentation).
- Utilisation de notebooks pour partager et présenter des résultats.
- Synthèse des acquis, retours sur les travaux pratiques et recommandations pour aller plus loin.
Dernière mise à jour : 22 avril 2026
En présentiel ou à distance : à vous de choisir
En classe virtuelle
Pour allier flexibilité et interactions en temps réel avec le formateur.
Dans nos locaux
Pour favoriser la concentration, les échanges et le confort des apprenants.
Les modalités de formation
Suivi et évaluation :
- Recueil des besoins en amont pour identifier les attentes du stagiaire
- Évaluation continue : études de cas et travaux pratiques pendant la formation
- Évaluation finale : questionnaire d'auto-évaluation
Format et encadrement :
- Formation équilibrée alliant théorie et pratique (minimum 50%)
- Sessions en petits groupes (2 à 9 participants) pour un suivi personnalisé
- Émargement par demi-journée et remise d'une attestation de formation
Moyens pédagogiques et techniques :
- Méthodes interactives et suivi des acquis : travaux pratiques, projet fil rouge, mises en situation, démonstrations, QCM…
- Les stagiaires doivent être équipés de leur matériel informatique pour suivre la formation, que ce soit dans nos locaux ou sur site externe.
- Il appartient au client de veiller à ce que le matériel mis à disposition soit conforme aux prérequis techniques indiqués dans le programme de formation.
- Accessibilité : nous informons l'ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d'adapter les sessions en cas de situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes les demandes dans un délai de 48h ouvré.
Conditions et délais d'accès :
- Si l'une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 04 93 65 34 24 ou à l'adresse mail contact@le-code.dev. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d'adapter la formation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis. Les dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.
- Concernant les formations Actions Collectives, l'inscription est possible jusqu'à 24h ouvrées avant le début de la formation.