Programmation avec Python : Bases et Applications
Natacha Njongwa Yepnga
Programmation avec Python : Bases et Applications
18h
: CM+TP
Contact : natachayepnga@gmail.com
Outils recommandés : VS Code, Jupyter Notebook
Objectifs
Comprendre les bases du langage Python.
Manipuler les variables, types de données et structures de contrôle.
Explorer les bibliothèques populaires : NumPy, Pandas, Matplotlib.
Introduire les concepts de machine learning avec Scikit-learn.
Réaliser un projet intégrant toutes les notions vues.
Python
Langage polyvalent
: data science, machine learning, développement web, automatisation.
Avantages
:
Syntaxe simple et claire.
Large écosystème de bibliothèques open source.
Utilisé par des entreprises, start-ups, et dans la recherche académique.
Organisation des TP
5 TP + 1 projet final
Environnements
: VS Code, Jupyter Notebook, Google Colab.
Approche
: Alternance entre exercices guidés et explorations libres.
Les projets doivent suivre une structuration rigoureuse :
Nettoyage des données.
Visualisation.
Analyse et modélisation.
Ce qu’il faut faire
Lisez attentivement les consignes de chaque TP.
Essayez de résoudre les exercices par vous-même.
Recherchez dans les cours et tutoriels en ligne.
Travaillez en binôme pour échanger des idées.
Posez des questions à l’enseignante en cas de blocage.
À ne pas faire
Utiliser ChatGPT sans comprendre la solution.
Copier/coller des réponses sans vérifier leur validité.
Ne pas documenter votre code ou vos démarches.
Note
: Ces pratiques nuisent à l’apprentissage et à la compréhension.
Évaluation
Partie 1
: Projet à faire à la maison.
Sujet distribué une semaine avant la date de l’examen.
Analyse et exploration d’un dataset fourni.
À rendre sous forme d’un notebook bien structuré :
Explication des étapes de nettoyage.
Visualisation des données et interprétation.
Conclusions et recommandations.
Partie 2
: QCM.
Durée : 2h.
Questions portant sur les concepts abordés pendant le cours et les TP.
La date sera définie à l’avance.
Bibliographie
Documentation officielle Python
[Cours excellent de l’ENSAE] (https://pythonds.linogaliana.fr/)
Python for Everybody
Python Crash Course (Livre)
Site
Mémento Bases Python 3
de Laurent POINTAL, 2012-2013
Abrégé Dense Python 3.2
de Laurent POINTAL, 2012
A Quick, Painless Tutorial on the Python Language
de Norman Matloff, 2008 (PDF)
Tutoriels Python en ligne
Dernière version de Python et interface IDLE
Outil IEP (Interactive Editor for Python)
Think Python - How to Think Like a Computer Scientist
d’Allen B. Downey, 2014
Apprendre à programmer avec Python
de Gérard Swinnen, 2009
Une introduction à Python 3
de Robert CORDEAU et Laurent POINTAL, 2010
Cours Python de l’École Polytechnique Universitaire UMPC
Documentation sur l’intégration C/C++/Python
Python Development with PyDev and Eclipse
- Tutorial de Lars Vogel, 2011
Apprenez à programmer en Python - Site du Zéro
- Vincent Le Goff, 2011
Association francophone Python