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Pour lutter contre les inégalités d'accès à l'éducation, Learni offre un kit scolaire complet à un enfant dans le besoin pour chaque formation réservée. Vous montez en compétence, un enfant prend le chemin de l'école.
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 des calculs scientifiques avancés avec SciPy en Python, vos simulations et optimisations numériques restent lentes et imprécises, freinant les projets critiques.
Les équipes perdent en moyenne 25 % de productivité, équivalant à 500 heures facturables par an et par ingénieur, soit plus de 50 000 € de coûts cachés.
65 % des échecs en data science et recherche appliquée proviennent d'erreurs algorithmiques mal gérées, compromettant la compétitivité de l'entreprise et la progression de carrière des développeurs.
Chaque retard expose à des opportunités manquées face à la concurrence agile.
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.
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.
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.
La formation Maîtriser SciPy pour les Calculs Scientifiques Avancés en Python est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-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 pour les Calculs Scientifiques Avancés 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 pour les Calculs Scientifiques Avancés 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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Intelligence ArtificielleQualiopi30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.
