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Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture du module SciPy et ses principales sous-bibliothèques

Effectuer des calculs scientifiques avancés en Python (optimisation, intégration, interpolation, traitement du signal, statistiques)

Appliquer SciPy à des cas pratiques en ingénierie, data science et recherche scientifique

Automatiser et accélérer des tâches analytiques complexes

Interagir efficacement avec d'autres bibliothèques scientifiques de l’écosystème Python (numpy, matplotlib, pandas)

Programme

Jour 1Introduction à SciPy et Fondamentaux du Calcul Numérique

Présentation de la bibliothèque SciPy et de son écosystème. Installation et environnement de travail. Structure du module SciPy. Manipulation de données avec Numpy pour une utilisation optimale de SciPy. Calcul numérique de base et algèbre linéaire élémentaire avec scipy.linalg et scipy.array.

Jour 2Optimisation, Intégration et Interpolation

Introduction à l’optimisation numérique (minimisation de fonctions, recherche de racines) avec scipy.optimize. Intégration numérique (scipy.integrate) : méthodes, intégrales simples et doubles. Interpolations linéaire, splines et autres méthodes avec scipy.interpolate. Études de cas en data science et ingénierie.

Jour 3Traitement du Signal, Statistiques et Applications Avancées

Traitement du signal (filtres, transformées de Fourier, filtrage numérique) avec scipy.signal. Statistiques et distributions de probabilité : scipy.stats, analyse de jeux de données, tests d’hypothèses, ajustement de lois. Résolution d’équations différentielles ordinaires (ODE) avec scipy.integrate. Cas pratiques métiers : analyse de données, recherche appliquée, automatisation de routines analytiques. Bonnes pratiques et optimisation des performances. Introduction à la visualisation avec matplotlib.

Méthode d'évaluation

QCM intermédiaires à chaque fin de module
Exercices pratiques sur cas réels
Projet final à présenter en fin de formation

Méthode d'apprentissage

Exposés magistraux interactifs
Démonstrations en temps réel
Nombreux exercices pratiques encadrés
Études de cas issues du monde scientifique et industriel
Supports de cours numériques fournis

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Maîtriser SciPy : Analyse et Calcul Scientifique Avancé en Python

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

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