Parcours CEDRE 1 - Programmation scientifique avec Python orientée analyse de données - Niveau Intermédiaire

- Définir l'algorithmie et la programmation orientée objet - POO.
- Recapituler sur les compétences pour créer, exécuter et déboguer un programme en langage Python.
- Comprendre le vocabulaire technique lie à la POO : classe, instance, méthode, interface, attribut, constructeur, encapsulation, polymorphisme, héritage.
- Concevoir des programmes flexibles, maintenables et évolutifs.
- Démarrer avec l'utilisation des programmes pour le chargement et analyses de données.

1. Rappel sur les concepts clés de la programmation orientée objet : objets, classes, abstraction, encapsulation, héritage et polymorphisme.
2. Rappel sur les concepts de la manipulation efficace des données avec Python : syntaxe, structures (chaînes de caractères, listes, dictionnaires), opérateurs, fonctions, boucles, conditionnels et récursivité.
3. Création des libraires Python : instances, méthodes, attributs.
4. Emploi des librairies scientifiques : NumPy, math, etc.

Impératif : votre ordinateur personnel doit être préalablement équipé d'Anaconda (https://www.anaconda.com/)

- Impératif : votre ordinateur personnel doit être préalablement équipé d'Anaconda (https://www.anaconda.com/)
- Bases de programmation (Python) ou avoir a minima suivi la formation Python débutant proposée dans ADUM. Une session "grands débutants" est également disponible.

- Décomposer un problème en tâches pour structurer sa solution en classes et objets.
- Utiliser et expliquer le vocabulaire technique de la programmation, un élément clé pour communiquer efficacement avec d'autres développeurs.
- Traduire ses problématiques scientifiques en langage Python, développer sa capacité d'abstraction.
- User l'héritage de la programmation orientée objet : créer des classes et classes dérivées.
- Utiliser le langage de programmation pour récolter et analyser des données.

- Reconnaître et utiliser les principaux éléments de la syntaxe du langage Python.
- Spécifier, coder et tester un problème simple dans le langage Python.
- Créer et utiliser des librairies et modules dans Python.
- Se familiariser avec les "outils" liés à la plateforme Anaconda et les Notebooks Jupyter.
- Relationner l'utilisation des librairies avec l'analyse des données.

---

---