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 - Optimiser les calculs vectoriels massifs sont : Maîtrise de Python intermédiaire, bases de NumPy (arrays, slicing, vectorisation), notions Pandas et Matplotlib. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation NumPy - Optimiser les calculs vectoriels massifs est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation NumPy - Optimiser les calculs vectorie... | 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 - Optimiser les calculs vectoriels massifs 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 - Optimiser les calculs vectoriels massifs, 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 - Optimiser les calculs vectoriels massifs 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 les arrays multidimensionnels NumPy pour des traitements professionnels massifs

Développer des opérations vectorisées avancées en entreprise

Implémenter des algorithmes linéaires optimisés avec NumPy

Concevoir des simulations scientifiques scalables et certifiantes

Optimiser les performances mémoire et CPU dans des projets data

Intégrer NumPy à des workflows complexes pour compétences expertes

Programme de la formation

Module 1Arrays NumPy avancés : indexing fancy et broadcasting pour datasets massifs (outils vectorisés, masques booléens)

Explorez l'indexing avancé avec fancy et booléen pour extraire des sous-ensembles complexes de données volumineuses, maîtrisez le broadcasting automatique pour des opérations sans boucles sur arrays multidimensionnels, appliquez ces techniques à des datasets réels d'entreprise comme des images satellite ou logs IoT, réalisez des exercices pratiques de reshape et transpose pour restructurer efficacement, produisez vos premiers benchmarks de performance et visualisez les gains immédiats avec Matplotlib intégré.

Module 2Fonctions universelles NumPy : ufuncs et algèbre linéaire (linalg, optimisations CPU, solvers matriciels)

Plongez dans les ufuncs pour des calculs élémentaires ultra-rapides sur grands volumes, découvrez le module linalg pour résoudre systèmes linéaires et décompositions SVD en temps réel, testez des cas concrets comme la régression linéaire vectorisée ou l'analyse de covariance sur datasets financiers, optimisez la mémoire avec strides et views pour éviter les copies inutiles, enchaînez exercices collaboratifs sur Jupyter pour mesurer accélérations x10, et intégrez des astuces pros pour des pipelines data production-ready.

Module 3Performances NumPy expertes : FFT, random et intégrations (SciPy, mémoire out-of-core, déploiements certifiants)

Maîtrisez les transforms de Fourier rapides pour analyses spectrales en signal processing, générez des distributions aléatoires avancées pour simulations Monte Carlo scalables, intégrez NumPy à SciPy pour des optimisations non-linéaires et sparse matrices, gérez des datasets trop grands pour la RAM via memory mapping et Dask, développez un projet fil rouge complet comme une simulation physique ou ML preprocessing, déployez avec profiling pour gains de 50% en vitesse, et validez vos compétences via code review expert.