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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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Don't let this gap widen
Sans expertise NumPy, vos calculs data passent 10 à 50 fois plus lentement, gaspillant des milliers d'heures CPU par projet.
Les data scientists novices génèrent 30% d'erreurs en plus sur arrays massifs, coûtant jusqu'à 500k€ en retards ML pour une PME.
En 2024, 68% des offres data senior exigent NumPy avancé, écartant les profils non optimisés.
Chaque trimestre sans montée en compétences expose votre entreprise à des concurrents 3x plus rapides en insights critiques, risquant parts de marché perdues.
The Formation NumPy - Optimiser les calculs scientifiques massifs 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.
To ensure the quality of the Formation NumPy - Optimiser les calculs scientifiques massifs training, Learni provides the following 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.
The assessment of skills acquired during the Formation NumPy - Optimiser les calculs scientifiques massifs training is carried out through:
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.
Learni training programs are available for inter-company and intra-company settings, both in-person and remote. Registration is possible up to 48 business hours before the start of training. Our programs are eligible for OPCO, Pôle emploi, and FNE-Formation funding. Contact us to discuss your training project and funding possibilities.
Plongez dans les structures d'arrays complexes de NumPy, manipulez des tenseurs multidimensionnels via slicing avancé et fancy indexing, appliquez des masques booléens sur datasets réels d'entreprise, réalisez des exercices pratiques sur des simulations scientifiques massives, produisez des visualisations immédiates avec Matplotlib pour valider vos transformations, et optimisez la mémoire pour des volumes de données critiques, transformant vos compétences en atouts professionnels immédiats.
Explorez le broadcasting NumPy pour accélérer les calculs sur arrays incompatibles, implémentez des ufuncs personnalisées en Python et C pour des gains de vitesse exponentiels, testez sur cas concrets de modélisation physique et financière, chainnez des opérations vectorisées sans boucles Python lentes, mesurez les performances avec timeit et profiling, et générez des rapports d'optimisation prouvant la valeur ajoutée pour vos projets d'entreprise, rendant vos pipelines data ultra-efficaces.
Maîtrisez la gestion mémoire avancée de NumPy avec views et strides pour éviter les copies inutiles, intégrez Cython pour compiler vos fonctions critiques à la vitesse C, combinez NumPy avec SciPy pour des interpolations et FFT massives, synchronisez avec Pandas pour des dataframes hybrides, appliquez à un projet fil rouge d'analyse prédictive, benchmarkez contre alternatives pures Python, et documentez des stratégies scalables déployables en cluster, boostant directement la productivité de votre équipe.
Concevez des pipelines ML end-to-end avec NumPy comme cœur vectoriel, accélérez via Numba JIT pour du code GPU-ready, scalez à des téraoctets via Dask-arrays distribués, intégrez à TensorFlow/PyTorch pour des prétraitements experts, déployez sur cloud AWS ou Azure avec conteneurs Docker, validez par un projet capstone sur données réelles d'entreprise, et préparez un plan de migration de vos outils legacy, assurant une maîtrise certifiante qui propulse vos analyses scientifiques au niveau mondial.
Target audience
Data scientists, ingénieurs machine learning, analystes data en entreprise pour une montée en compétences NumPy
Prerequisites
Maîtrise avancée de Python, bases solides en NumPy, Pandas et calcul vectoriel
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