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 massifs en Python sont : Maîtrise avancée de Python, bases NumPy/Pandas, algèbre linéaire, optimisation code. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

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

Formation NumPy - Optimiser les calculs massifs… | 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 massifs 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 - Optimiser les calculs massifs 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 - Optimiser les calculs massifs 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 les techniques avancées de vectorisation NumPy pour accélérer les calculs professionnels

Développer des compétences en gestion mémoire optimisée pour projets d'entreprise certifiants

Concevoir des algorithmes haute performance intégrant NumPy en formation experte

Implémenter des ufuncs personnalisées et broadcasting pour data intensive

Optimiser les pipelines ML avec NumPy pour gains de productivité entreprise

Déployer des solutions scalables NumPy en environnements production réels

Programme de la formation

Module 1NumPy avancé : vectorisation et broadcasting (ufuncs, strides, masques)

Plongez dans les mécanismes profonds de NumPy avec exercices sur broadcasting multidimensionnel, création d'ufuncs customisées pour accélérer les boucles, optimisation des vues mémoire via strides pour éviter les copies inutiles, application à des datasets massifs réels, production de visualisations performantes Matplotlib intégrées, livrables incluent un module vectorisé optimisé prêt pour production.

Module 2NumPy performance : mémoire, Cython et JIT (numba, profiling)

Explorez l'optimisation mémoire avancée NumPy via structured arrays et memoryviews, intégrez Numba pour JIT compilation sur kernels intensifs, profilez avec line_profiler et memory_profiler pour identifier bottlenecks, cas pratiques sur simulations physiques à 10M+ points, exercices de refactoring code lent vers ultra-rapide, obtenez des benchmarks prouvant x50 gains, livrables sont des scripts profilés déployables.

Module 3NumPy expert : intégrations et cas entreprise (SciPy, Dask, ML)

Intégrez NumPy à SciPy pour solvers linéaires optimisés, scalez avec Dask pour out-of-core computing sur téraoctets, appliquez à pipelines ML TensorFlow/PyTorch, développez extensions C via Cython pour bottlenecks critiques, projets concrets sur finance quantitative et imagerie médicale, debug avancé avec gdb/Valgrind, finalisez par un projet certifiant livrable en équipe, boostant compétences professionnelles.