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 - Maîtriser les arrays pour data science pro sont : Bases en Python : variables, listes, boucles, fonctions. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation NumPy - Maîtriser les arrays pour data science pro est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation NumPy - Maîtriser les arrays pour data... | 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 - Maîtriser les arrays pour data science pro 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 - Maîtriser les arrays pour data science pro, 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 - Maîtriser les arrays pour data science pro 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 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

Programme de la formation

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.