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DEVPROCentre HES-SO de développement professionnel

Autres compétences du personnel d’enseignement

Pour tous les domaines d’enseignement

Calcul scientifique en Python avec Scipy

Public cible:
Personnel d’enseignement et de recherche de la HES-SO et toute personne désireuse d’apprendre les bases du logiciel R.

Le paquetage NumPy ajoute au langage Python la structure des données des tableaux n-dimensionnels, ce qui permet une exécution rapide des calculs et simulations numériques en utilisant la vectorisation. Bâtie sur NumPy, SciPy est une collection d'algorithmes numériques spécifiques aux domaines d'application (tel que l'analyse des données, optimisation numérique, algèbre linéaire avancée, équations différentielles..).

Ce cours est destiné à celles et ceux qui souhaitent utiliser le langage Python pour des simulations numériques et analyses de données. Nous présentons en détail les librairies NumPy et SciPy, qui forment le noyau computationnel de Python pour le calcul scientifique.

Objectifs

A la fin du cours, vous:

  • aurez une bonne connaissance de la librairie  NumPy (manipulation des structures de données basiques). Vous aurez un aperçu global de la fonctionnalité du paquetage SciPy.
  • saurez comment utiliser Matplotlib pour la  visualisation des données.
  • serez familier-e avec les "best practices" pour l'intégration efficace des librairies NumPy et Scipy dans des codes Python pour la résolution de tâches typiques en calcul numérique (lecture des données, traitement numérique, visualisation, écriture des résultats, création des rapports).
  • gagnerez de l'expérience de programmation dans IPython shell,
  • saurez utiliser Jupyter notebook.
  • Contenu

  • Introduction aux paquetages NumPy et SciPy.
  • Manipulation des tableaux (vecteurs, matrices) dans NumPy.
  • Opérations et fonctions de base:
  • Fichiers de I/O (scipy.io)
  • Intégration numérique
  • Optimisation
  • Interpolation
  • Transformée de Fourier et traitement de signal
  • Algèbre linéaire (systèmes d'équations linéaires, problèmes aux valeurs propres)
  • Matrices creuses, graphes et maillages
  • Visualisation avec Matplotlib
  • Les participant-e-s se muniront d’un ordinateur portable pour utiliser le logiciel (nous contacter si ce n’est pas possible)

    Le tutoriel est donné en anglais (questions en français possibles) par Dr. Robert Cimrman et Prof. Ales Janka.

    Cette formation est proposée par FRISAM : www.frisam.ch

    Cette formation n’est pas prise en compte pour l’obtention de l’Attestation didactique de la HES-SO .

    Intervenant-e-s:
    Dr. Robert Cimrman et Prof. Ales Janka
    Lieu:
    Fribourg
    Ecole ou établissement:
    Haute école de gestion Fribourg
    Chemin du Musée 4
    1700 Fribourg
    Durée:
    1 jour
    Date:
    01.02.2019
    Horaire:
    09h00-17h00
    Organisation:
    Frais d'inscription:
    HES-SO   300.00
    Hors HES-SO   500.00
     
    Inscriptions ouvertes
     
    Contact
    Ch. du Musée 4
    1700 Fribourg
    T. +41 (0) 26 429 65 19
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