YK Business Solution
🟢Python : De débutant à expert en automatisation
Programme de Formation
đź“Ś Objectifs de la formation
- Maîtriser les bases et les concepts avancés du langage Python
- Automatiser les tâches répétitives et le traitement de données
- Manipuler efficacement des structures comme les listes, dictionnaires, fichiers
- Structurer son code avec des fonctions et la programmation orientée objet
- Analyser et visualiser des données avec Pandas, NumPy et Matplotlib
- DĂ©velopper des scripts robustes pour des projets concrets
- Gagner en autonomie dans la crĂ©ation d’outils et d’applications Python professionnelles
Contenu pédagogique Python :
DĂ©butant (3h)
Introduction Ă Python
- Présentation de Python
- Installation de Python et de l’IDE (IDLE, VSCode, Jupyter)
- Premier programme (print(), commentaires)
- Présentation de la console et des fichiers .py
- Comprendre les erreurs de base (SyntaxError, NameError)
Manipulation des types de données
- Les types de base : int, float, str, bool
- Variables et opérateurs
- Les opérations arithmétiques et logiques
- Les chaînes de caractères : concaténation, slicing, méthodes
- Les listes, tuples, ensembles et dictionnaires
ContrĂ´le de flux
- Les instructions conditionnelles (if, elif, else)
- Les boucles for et while
Fonctions et modules
- Créer une fonction avec def, paramètres et return
- Importation de modules (import, from, as)
Projets pratiques
- Mini-calculatrice en console
Intermediaire (4h)
Manipulation des types de données
- Les conversions de types et les méthodes intégrées
- Notions d’imbrication : listes de listes, dictionnaires imbriquĂ©s
ContrĂ´le de flux
- break, continue, pass
- Les compréhensions de liste
- Les itérations sur dictionnaires et ensembles
Fonctions et modules
- Variables locales et globales
- Fonctions avec paramètres par défaut, *args, **kwargs
- Organisation du code en modules, notion de package
- La documentation d’une fonction (docstring)
Fichiers et gestion des erreurs
- Lire et Ă©crire dans un fichier texte (open, read, write)
- Les modes d’ouverture de fichiers (r, w, a, rb, etc.)
- Lecture ligne par ligne et traitement conditionnel
- Gestion des exceptions avec try, except, finally
Programmation orientée objet
- Définir une classe et créer des objets
- Constructeur __init__ et mĂ©thodes d’instance
- Attributs de classe et d’instance
Bibliothèques incontournables
- Introduction à NumPy (vecteurs, matrices, opérations)
- Introduction Ă Pandas (Series, DataFrame, import/export)
- Introduction Ă requests, datetime, os, sys, math
Visualisation de données
- Introduction à Matplotlib (courbes, barres, titres, légendes)
Concepts avancés de Python
- Fonctions anonymes lambda
Projets pratiques
- Analyse de données CSV avec Pandas
Avancé (6h)
Fichiers et gestion des erreurs
- Exceptions personnalisées
Programmation orientée objet
- Héritage simple et surcharge de méthodes
- Méthodes spéciales : __str__, __repr__, __len__, etc.
- Encapsulation, polymorphisme
Bibliothèques incontournables
- Traitement de données avec Pandas (groupby, merge, filtres)
- Manipulation de fichiers Excel, CSV, JSON avec Pandas
Web scraping
- requests, BeautifulSoup
Visualisation de données
- Création de graphiques multiples
- Visualisation avec Seaborn : distribution, heatmaps, pairplots
- Customisation avancée des graphiques (couleurs, tailles, styles)
Concepts avancés de Python
- Fonctions de haut niveau : map, filter, reduce
- Les décorateurs
- Les générateurs (yield)
- Les expressions régulières (re)
- Notions de threading et multiprocessing
Projets pratiques
- CrĂ©ation d’un script ou d’un outil automatisĂ©
- Tableau de bord avec Matplotlib + Pandas
- Script d’automatisation : renommage de fichiers, traitement batch
- Projet final : outil complet avec interface (ex : tkinter)