La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation NumPy Avancé - Optimisez vos calculs matriciels en Python sont : Maîtrise de Python intermédiaire, bases NumPy (arrays, slicing, opérations vectorielles).. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation NumPy Avancé - Optimisez vos calculs matriciels en Python est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation NumPy Avancé - Optimisez vos calculs m... | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation NumPy Avancé - Optimisez vos calculs matriciels en Python est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation NumPy Avancé - Optimisez vos calculs matriciels en Python, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation NumPy Avancé - Optimisez vos calculs matriciels en Python s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Maîtriser la vectorisation avancée pour accélérer les calculs

Optimiser les performances avec broadcasting et ufuncs

Manipuler arrays multidimensionnels et masques booléens

Intégrer NumPy à Pandas et SciPy pour pipelines data

Développer des algorithmes efficaces sur grands datasets

Diagnostiquer et résoudre les goulots d'étranglement mémoire

Produire des visualisations avancées avec Matplotlib

Programme de la formation

Module 1NumPy Avancé : arrays multidimensionnels et broadcasting (outils vectorisation, exercices optimisation)

Plongez dans les arrays complexes, manipulez formes et transpositions avec np.reshape et np.transpose, maîtrisez le broadcasting pour des opérations sans boucles, réalisez des exercices sur datasets réels pour vectoriser des calculs matriciels, produisez vos premiers scripts optimisés et mesurez les gains de performance en temps réel, tout en apprenant à déboguer les pièges courants pour gagner en efficacité immédiate.

Module 2NumPy Performant : ufuncs, masques et algorithmes avancés (méthodes masquage, livrables profiling)

Explorez les ufuncs universelles pour des opérations ultra-rapides, appliquez masques booléens et indexation fancy sur données massives, codez des algorithmes de réduction comme np.einsum pour multiplications tensorielles, testez sur cas concrets d'analyse image et simulation physique, profilez avec %timeit pour identifier bottlenecks, et générez des rapports de performance qui boosteront vos projets data.

Module 3NumPy en Production : intégrations et projets optimisés (SciPy, Pandas, livrables portfolio)

Intégrez NumPy à Pandas pour dataframes hybrides et SciPy pour FFT rapides, développez un projet complet sur ML avec feature engineering vectorisé, optimisez mémoire via strides et views, déployez sur Jupyter pour collaborations, validez avec tests unitaires, et repartez avec un portfolio concret prêt à impressionner recruteurs et collègues.