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Support de Formation RS6202 - Tosa Python Niveau Opérationnel

Support de Formation RS6202 - Tosa Python Niveau Opérationnel

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Résumé de Support de Formation RS6202 - Tosa Python Niveau Opérationnel

Cette formation vise à offrir une maîtrise complète du langage Python, allant de la compréhension de la syntaxe de base à la création de systèmes complexes de traitement de données. Les participants apprendront également à créer et à manipuler les types de données simples et structurés, à créer des fonctions personnalisées et réutilisables, et à utiliser les packages et les API Python pertinents. 

Programme de formation

Ci-dessous, voici le programme du "contenu de formation: Support de Formation RS6202 - Tosa Python Niveau Opérationnel". Le contenu de formation ci-dessous représente la structure du contenu. Le "support de formation Support de Formation RS6202 - Tosa Python Niveau Opérationnel" quand à lui représente l'ensemble des éléments: contenu de formation, fichiers aux formats PPT, DOC, PDF et HTML, ... La thématique du support de formation est la suivante: Support de Formation RS6202 - Tosa Python Niveau Opérationnel. Le contenu de formation représente le fond, alors que le support de formation représente la forme.

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[Module1]
Titre=Introduction aux contrôles de flux en Python
Leçon1=Comprendre le flux de contrôle : Conditionnelles et Boucles
Leçon2=L'utilisation des déclarations If, Elif et Else
Leçon3=La maîtrise des boucles while et for
Leçon4=Automatisation d'un traitement de données avec le control de flux
Leçon5=Créer des schémas de contrôle de flux personnalisés

[Module2]
Titre=Création d'un programme de traitement de données avec Python
Leçon1=Définition et planification de traitements de données
Leçon2=Créer un programme avec contrôles de flux avancés
Leçon3=La maîtrise des opérations arithmétiques pour le traitement des données
Leçon4=Créer des fonctions pour automatiser les traitements des données
Leçon5=Implémentation et tests d'un programme de traitement de données

[Module3]
Titre=Introduction à la manipulation d'objets simples en Python
Leçon1=Comprendre les objets de type intégrés
Leçon2=Comment créer des objets de datatype simple
Leçon3=Utiliser des objets intégrés pour manipuler des données
Leçon4=Manipulation de chaînes de caractères, nombres et listes
Leçon5=Pratique de la création et manipulation de différents objets simples

[Module4]
Titre=Manipulation d'objets structurés en Python
Leçon1=Introduction aux objets structurés de type intégré
Leçon2=Manipulation de listes et de tuples
Leçon3=Se familiariser avec les dictionnaires en Python
Leçon4=Traitement de données multiples avec objets structurés
Leçon5=Approfondissement sur les datatypes structurés : Matrices et DataFrames

[Module5]
Titre=Création de fonctions simples et réutilisables
Leçon1=Introduction aux fonctions dans Python
Leçon2=Comprendre les paramètres et les valeurs de retour
Leçon3=Création d'une fonction simple
Leçon4=Packaging des fonctions pour la réutilisation
Leçon5=Rédaction de documentation et notes pour les fonctions

[Module6]
Titre=Maîtrise des modules Python
Leçon1=Comprendre les modules en Python
Leçon2=Importation et utilisation des modules
Leçon3=Exploiter les fonctionnalités d’un module
Leçon4=Inclusion des fonctionnalités d'un module dans un programme
Leçon5=Créer et utiliser un module personnalisé

[Module7]
Titre=Utilisation de l’API et des packages Python
Leçon1=Exploration des packages et APIs dans Python
Leçon2=Importation et usage des fonctions spécifiques d'un package
Leçon3=Comprendre et utiliser l’API
Leçon4=Utiliser des méthodes d'API pour traiter des données
Leçon5=Sélectionner et réutiliser les meilleurs packages pour un projet

[Module8]
Titre=Création de packages en Python
Leçon1=Introduction à la création de packages en Python
Leçon2=Planification et structuration d'un package
Leçon3=Création de fonctionnalités dans un package
Leçon4=Test et débogage d'un package
Leçon5=Création d'un package complet et réutilisable

[Module9]
Titre=Traitement simultané de multiples données
Leçon1=Introduction au traitement simultané de données
Leçon2=Stocker des données de différents types
Leçon3=Approches pour traiter simultanément plusieurs données
Leçon4=Création de flux de traitement de données
Leçon5=Application du traitement de plusieurs données simultanément

[Module10]
Titre=Automatisation de la manipulation de données pour des problèmes complexes
Leçon1=Définition de la problématique de traitement de données
Leçon2=Modélisation d'un problème complexe
Leçon3=Planification de l'automatisation des manipulations de données
Leçon4=Création d'un système de traitement de données
Leçon5=Test et optimisation du système de traitement automatisé.

  • Objectifs Pédagogiques

    Comprendre et maîtriser le contrôle de flux en Python
    Objectif1_Lessons=Module1: Leçon1, Leçon2, Leçon3, Leçon4, Leçon5
    Objectif2=Être capable de créer un programme de traitement de données avec Python
    Objectif2_Lessons=Module2: Leçon1, Leçon2, Leçon3, Leçon4, Leçon5
    Objectif3=Comprendre l'utilisation des objets simples en Python et être capable de les manipuler
    Objectif3_Lessons=Module3: Leçon1, Leçon2, Leçon3, Leçon4, Leçon5
    Objectif4=Maîtriser la manipulation des objets structurés en Python
    Objectif4_Lessons=Module4: Leçon1, Leçon2, Leçon3, Leçon4, Leçon5
    Objectif5=Être capable de créer des fonctions réutilisables et bien documentées
    Objectif5_Lessons=Module5: Leçon1, Leçon2, Leçon3, Leçon4, Leçon5
    Objectif6=Comprendre et utiliser efficacement les modules Python
    Objectif6_Lessons=Module6: Leçon1, Leçon2, Leçon3, Leçon4, Leçon5
    Objectif7=Être en mesure de comprendre et d'utiliser les packages et les API Python
    Objectif7_Lessons=Module7: Leçon1, Leçon2, Leçon3, Leçon4, Leçon5
    Objectif8=Acquérir la compétence pour créer des packages en Python
    Objectif8_Lessons=Module8: Leçon1, Leçon2, Leçon3, Leçon4, Leçon5
    Objectif9=Maîtrise du traitement simultané de multiples données
    Objectif9_Lessons=Module9: Leçon1, Leçon2, Leçon3, Leçon4, Leçon5
    Objectif10=Être capable d'automatiser la manipulation de données pour des problèmes complexes
    Objectif10_Lessons=Module10: Leçon1, Leçon2, Leçon3, Leçon4, Leçon5

  • Public Cible

    Étudiants en informatique désireux d'approfondir leurs compétences en programmation Python
    Public_Cible2=Professionnels du domaine de l'informatique voulant se mettre à jour avec le langage Python
    Public_Cible3=Data Scientists et Data Analysts voulant améliorer leurs compétences en Python
    Public_Cible4=Ingénieurs logiciel souhaitant intégrer Python à leur cadre de travail
    Public_Cible5=Enseignants et formateurs TIC désireux d'enseigner Python
    Public_Cible6=Professionnels de différents domaines voulant utiliser Python pour l'automatisation des tâches et la manipulation des données
    Public_Cible7=Chercheurs qui souhaitent utiliser Python pour l'analyse de données
    Public_Cible8=Étudiants et chercheurs en intelligence artificielle et en apprentissage automatique
    Public_Cible9=Programmeurs Web qui souhaitent utiliser Python pour le développement backend
    Public_Cible10=Freelancers et entrepreneurs numériques intéressés par Python pour le développement de projets

  • Prérequis

    Connaissance de base de l'utilisation de l'ordinateur
    Prerequis2=Comprendre l'anglais technique, car la plupart des ressources et documentation sont en anglais
    Prerequis3=Avoir un intérêt pour la programmation et la résolution de problèmes
    Prerequis4=Connaissances de base en mathématiques (algèbre, probabilité)

  • + d'informations?

    Pour toute information, n'hésitez pas à nous joindre! Nous sommes disponibles par email, téléphone, whatsapp, ...

    Contact 

Structure du support de Formation

  • 50 Leçons

    50 leçons réparties sur 10 modules, avec une très bonne couverture des différents concepts relatifs au sujet du support.

  • 10 quizzes

    10 quizzes de 5 question chacun, donc un quizz de 5 questions par module. Les bonnes réponses et les explications sont fournies.

  • 10 Études de cas

    10 études de cas avec proposition de résolution, donc une étude de cas par module, pour permettre aux apprenants de mettre en pratique leurs apprentissage.

  • 50 exercices

    50 énoncés d'exercices sont disponibles, donc 5 énoncés par module. Il s'agit ici d'exercices à effectuer en autonomie par les étudiants pour s'exercer de manière individuelle.

  • 30 icebreakers

    30 icebreakers (brise-glace) sont fournis pour stimuler la conversation entre apprenants. 10 icebreakers à utiliser en présentiel, 10 à utiliser en ligne synchrone, et 10 pour une formation en ligne asynchrone.

  • 10 Fiches de révision

    10 cheat sheets (feuilles de révision) sont aussi fournies. Pour chaque module, 5 points clés à retenir sont présentés. 50 points clés au total, pour faciliter la révision de vos apprenants.

  • TXT

    Tous les documents sont disponibles au format txt, facile à utiliser pour faire des copier/coller rapides et efficaces.

  • DOCX

    Les documents sont aussi disponibles au format docx, facile à personnaliser, et pratique pour distribuer aux étudiants.

  • PPTX

    Les documents sont aussi fournis au format pptx, facilement personnalisable, et pratique pour dérouler le contenu en classe.

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