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 Maîtriser SciPy pour les Calculs Scientifiques Avancés en Python sont : Bonne connaissance du langage Python et notions fondamentales en mathématiques appliquées. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Maîtriser SciPy pour les Calculs Scientifiques Avancés en Python est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Maîtriser SciPy pour les Calculs Scientifiques A... | 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 Maîtriser SciPy pour les Calculs Scientifiques Avancés 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 Maîtriser SciPy pour les Calculs Scientifiques Avancés 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 Maîtriser SciPy pour les Calculs Scientifiques Avancés 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

Comprendre et utiliser les principaux modules de SciPy

Résoudre des problèmes mathématiques complexes : intégration, optimisation, interpolation, algèbre linéaire

Acquérir une méthodologie pour traiter des données réelles avec SciPy

Automatiser des tâches d’analyse scientifique grâce à Python

Élaborer des scripts puissants pour la recherche et l’ingénierie

Programme de la formation

Module 1Introduction à SciPy et outils essentiels

Présentation de l’écosystème SciPy et de sa place dans la stack scientifique Python. Installation, configuration de l’environnement, manipulation de tableaux NumPy, découverte des sous-modules de SciPy (integrate, optimize, stats, interpolate, linalg, etc.). Prise en main des documentations et ressources.

Module 2Calcul scientifique avancé : intégration, interpolation et optimisation

Intégration numérique et résolution d’équations différentielles avec scipy.integrate. Interpolation de données (splines, polynômes, interpolation multidimensionnelle). Recherche d’extrema et optimisation (problèmes linéaires et non-linéaires, minimisation de fonctions, contraintes). Études de cas pratiques sur des jeux de données scientifiques réels.

Module 3Algèbre linéaire, statistiques avancées et applications concrètes

Utilisation de scipy.linalg pour la résolution de systèmes linéaires, décomposition de matrices. Analyse statistique avec scipy.stats (échantillonnage, tests, distributions). Simulation de phénomènes physiques, analyse de signaux et transformation de Fourier. Projet fil rouge : résolution complète d’un problème scientifique avec SciPy.