Python - Maîtriser l'analyse scientifique

Objectifs d'apprentissage

• Maîtriser les bases de la programmation en Python, y compris les structures de contrôle, les fonctions et la manipulation des données.
• Apprendre à utiliser les bibliothèques scientifiques populaires telles que NumPy, SciPy, Pandas et Matplotlib pour l'analyse et la visualisation des données.
• Développer des compétences en résolution de problèmes scientifiques à l'aide d'outils Python, y compris la modélisation mathématique et l'analyse statistique.
• Comprendre comment automatiser des tâches répétitives et optimiser des calculs scientifiques avec Python.
• Acquérir des connaissances sur l'intégration de Python avec d'autres outils scientifiques et techniques, comme Jupyter Notebooks et les bases de données.

Public cible

Ce cours s'adresse principalement aux scientifiques, chercheurs, doctorants et ingénieurs souhaitant intégrer Python dans leur workflow de recherche. Il est particulièrement adapté aux membres de l'École Doctorale des Sciences Exactes et leurs Applications (ED211) de l'Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA), ainsi qu'à toute personne intéressée par l'analyse de données, la modélisation ou les calculs scientifiques.

Contenu du cours

Le cours couvre les fondamentaux de Python avant de se concentrer sur son utilisation dans un contexte scientifique. Les participants apprendront à manipuler des tableaux de données avec NumPy, effectuer des analyses statistiques avec SciPy, gérer des jeux de données avec Pandas et créer des visualisations claires avec Matplotlib. Des études de cas pratiques permettront d'appliquer ces concepts à des problèmes réels.

Approche pédagogique

La formation combine théorie et pratique, avec des exercices progressifs et des projets concrets. Les participants travailleront sur des exemples tirés de domaines scientifiques variés (physique, biologie, sciences de l'environnement...) pour comprendre comment adapter Python à leurs besoins spécifiques.

Prérequis

Aucune expérience préalable en programmation n'est requise, bien qu'une familiarité avec les concepts mathématiques de base soit utile. Les participants doivent avoir installé Python et les bibliothèques scientifiques sur leur ordinateur avant le début du cours (des instructions détaillées seront fournies).

Ressources complémentaires

En plus du matériel de cours, les participants auront accès à des ressources en ligne, y compris le Manuel Django Carrots et des tutoriels du site SciPy. Des références vers une documentation plus avancée seront fournies pour ceux souhaitant approfondir certains sujets.

Durée et organisation

Le cours est organisé en plusieurs sessions couvrant à la fois les bases de Python et ses applications scientifiques. La durée totale peut varier selon le format (intensif ou étalé), mais comprend généralement entre 20 et 30 heures de formation.

Perspectives après la formation

À l'issue de ce cours, les participants seront capables d'utiliser Python de manière autonome pour leurs projets scientifiques, depuis le traitement des données jusqu'à la publication des résultats. Ils auront également les bases nécessaires pour explorer des domaines plus avancés comme le machine learning ou le calcul haute performance avec Python.