Is the training Qualiopi certified?

Yes, Learni is a Qualiopi-certified training organization. This certification guarantees the quality of our courses and enables funding through OPCO and other mechanisms.

How can I fund my training?

Our courses are eligible for OPCO funding. Learni supports you through the funding process. A personalized quote is available upon request.

What are the prerequisites for this training?

The prerequisites for the Formation NumPy - Maîtriser les arrays pour data science pro training are: Bases en Python : variables, listes, boucles, fonctions. A preliminary interview validates your eligibility.

Is the training available in person?

Yes, the Formation NumPy - Maîtriser les arrays pour data science pro training is available in présentiel. The format can be adapted to your needs (inter, intra, custom).

Formation NumPy - Maîtriser les arrays pour data... | Learni

The story of Learni

Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.

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8 spots remaining for the next session

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Which format do you prefer?

Methods, approaches, and teaching resources

The Formation NumPy - Maîtriser les arrays pour data science pro training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.

The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.

Teaching resources provided

To ensure the quality of the Formation NumPy - Maîtriser les arrays pour data science pro training, Learni provides the following teaching resources:

Mac or PC computers, high-speed fiber internet, whiteboard or flipchart, video projector or interactive touchscreen (for remote sessions)
Training environments installed on workstations or accessible online
Course materials, practical exercises, and supplementary resources
Post-training access to materials and teaching resources

For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.

* contact us for remote feasibility** ratio varies depending on the training followed

Assessment methods

The assessment of skills acquired during the Formation NumPy - Maîtriser les arrays pour data science pro training is carried out through:

During training: case studies, practical exercises, and professional scenarios
At the end of training: self-assessment questionnaire and skills evaluation by the trainer
After training: training completion certificate detailing acquired skills

Training accessibility

Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.

Training objectives

Maîtriser les arrays NumPy pour des calculs professionnels rapides

Développer des compétences en manipulation de données multidimensionnelles

Implémenter des opérations vectorisées en entreprise certifiante

Concevoir des analyses scientifiques efficaces avec NumPy

Optimiser les performances de scripts Python pour data science

Intégrer NumPy dans des projets professionnels réels

Training program

Module 1Fondamentaux NumPy : installation et création d'arrays (Anaconda, ndarrays, dtype)

Installation rapide de l'environnement Anaconda et premier projet NumPy professionnel, création d'arrays unidimensionnels et multidimensionnels avec spécification des types de données, exploration des attributs shape, size et ndim via exercices pratiques sur datasets réels, manipulation basique d'arrays par slicing et indexation booléenne, production d'un premier script d'analyse simple avec visualisation de résultats pour consolider les acquis immédiatement.

Module 2Opérations NumPy : arithmétique et broadcasting (opérations vectorisées, ufuncs)

Application d'opérations arithmétiques élément par élément sur grands arrays sans boucles Python lentes, maîtrise du broadcasting pour aligner dimensions automatiquement lors de calculs complexes, utilisation des fonctions universelles ufuncs comme sin, exp et log sur datasets scientifiques, exercices concrets sur traitement d'images ou signaux, développement d'un module réutilisable en entreprise avec tests de performance avant/après vectorisation.

Module 3Manipulation avancée NumPy : indexation et fonctions linéaires (fancy indexing, linspace)

Techniques d'indexation avancée avec arrays booléens et fancy indexing pour extraire sous-ensembles de données efficacement, génération de grilles régulières via linspace, meshgrid et arange pour modélisations mathématiques, implémentation de transformations linéaires et statistiques descriptives sur matrices réelles, cas pratiques issus de data science en entreprise comme filtrage de données noisy, création d'un livrable projet fil rouge avec documentation complète.

Module 4Applications NumPy : intégration data science et optimisation (random, sauvegarde fichiers)

Génération de données aléatoires avec numpy.random pour simulations et tests robustes, sauvegarde et chargement d'arrays via np.save et np.load pour workflows professionnels, intégration NumPy avec Pandas pour analyses hybrides en entreprise, optimisation de code par profilage et vectorisation avancée, finalisation du projet fil rouge sur un cas concret de data analysis, évaluation des performances et plan d'action pour déploiement certifiant.