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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 — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de SciPy pour l'analyse et calcul scientifique avancé en Python, vos simulations et modélisations s'enlisent dans des algorithmes inefficaces et des erreurs numériques critiques.
Les data scientists perdent en moyenne 35 % de leur temps sur des calculs basiques, générant des retards de projets coûtant jusqu'à 20 000 € par incident à une entreprise.
75 % des échecs en recherche appliquée ou ingénierie sont liés à un manque de maîtrise des outils comme SciPy, compromettant la compétitivité et exposant à des pertes de contrats majeurs.
Chaque trimestre sans ces compétences menace votre carrière d'obsolescence face à des équipes agiles, tandis que vos concurrents accélèrent leurs innovations.
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.
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.
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.
La formation Maîtriser SciPy : Analyse et Calcul Scientifique Avancé 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.
Pour le bon déroulement de la formation Maîtriser SciPy : Analyse et Calcul Scientifique Avancé en Python, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser SciPy : Analyse et Calcul Scientifique Avancé en Python s'effectue à travers :
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.
Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
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Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.
Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.
Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.
Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.
Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.
Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.
Outils DevOpsQualiopi
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Data ScienceQualiopi30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.
