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À propos d'Aziz
Avec 15 années d'expérience en développement Python, je vous transmets les bonnes pratiques et les astuces qui font la différence. Des bases solides aux concepts avancés, je vous accompagne dans votre apprentissage. Spécialisé en data science, machine learning, je vous montre comment exploiter tout le potentiel de Python pour vos projets. De la théorie à la pratique, je vous fournis les outils nécessaires pour réussir. Ma passion est de rendre la programmation accessible à tous. J'adapte mes cours à votre rythme et à vos objectifs, pour que vous puissiez progresser efficacement."
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À propos du cours
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niveaux :
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Collège
Seconde
Première
Terminale
BTS
Supérieur
Formation pour adultes
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Enfant
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Toutes les langues parlées pour le cours :
Français
Anglais
Module 1 : Introduction à Python Semaine 1: Installation de Python et d'un environnement de développement (IDE) Les bases du langage : variables, types de données, opérateurs Les structures de contrôle : conditions (if, else), boucles (for, while) Les fonctions : définition, appel, arguments, retour Semaine 2: Les modules et les packages Introduction à la programmation orientée objet (POO) : classes, objets, méthodes Manipulation des chaînes de caractères Gestion des erreurs et exceptions Module 2 : Structures de données et algorithmes Semaine 3: Les listes, les tuples, les dictionnaires Les ensembles Les itérateurs et les générateurs Semaine 4: Les algorithmes de tri (bulle, insertion, fusion) Les algorithmes de recherche (linéaire, binaire) La complexité algorithmique (notion de temps et d'espace) Module 3 : Programmation orientée objet avancée Semaine 5: L'héritage, le polymorphisme Les propriétés et les méthodes spéciales Les modules standard : os, sys, math, random Semaine 6: Les décorateurs Les métaclasses Les expressions régulières Module 4 : Développement web avec Python Semaine 7: Introduction aux frameworks web : Flask, Django Création d'applications web simples Les bases de données : SQL, ORM (Object-Relational Mapper) Semaine 8: Les templates, les routes Les formulaires, les sessions Le déploiement d'applications web Module 5 : Data Science avec Python Semaine 9: NumPy : manipulation de tableaux numériques Pandas : analyse et manipulation de données Matplotlib : visualisation de données Semaine 10: Scikit-learn : apprentissage automatique Introduction au machine learning : régression, classification, clustering Méthodologie pédagogique : Cours théoriques: Présentation des concepts clés, exemples pratiques. Exercices pratiques: Mise en œuvre des concepts vus en cours à travers des exercices corrigés. Projets: Réalisation de projets plus complexes pour mettre en pratique les connaissances acquises. Évaluations régulières: QCM, examens, projets pour évaluer les acquis des apprenants.
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