Introduction à la programmation avec Python

​

Cours 1: Introduction à Python

• Présentation du cours et des objectifs.

• Introduction à Python : histoire, utilisations et avantages.

• Installation de Python et des outils nécessaires.

• Hello World! : Premier programme Python.

• Syntaxe de base : comment écrire des instructions Python.

• Types de données : entiers, décimaux, chaînes de caractères et booléens.

• Opérations mathématiques de base.

​

Cours 2: Variables et opérations

• Déclaration de variables en Python.

• Assignation et réassignation de variables.

• Opérations arithmétiques : addition, soustraction, multiplication, division.

• Opérations sur les chaînes de caractères : concaténation, découpage.

• Utilisation de variables dans les expressions.

​

Cours 3: Structures de contrôle conditionnelles

• Structures de contrôle conditionnelles (if, else, elif) : prise de décisions.

• Opérateurs de comparaison : égalité, différence, supériorité, infériorité.

• Opérateurs logiques : and, or, not.

• Utilisation de structures conditionnelles imbriquées.

• Exercices pratiques avec des conditions.

​

Cours 4: Boucles

• Les boucles while : exécution répétée d'un bloc de code.

• Les boucles for : itération sur des séquences.

• Utilisation des boucles pour résoudre des problèmes.

• Contrôle des boucles avec les instructions break et continue.

​

Cours 5: Fonctions

• Introduction aux fonctions.

• Définition et utilisation de fonctions.

• Paramètres et arguments de fonction.

• Valeurs de retour.

• Portée des variables.

• Exemples pratiques d'utilisation de fonctions.

​

Cours 6: Structures de données - Listes

• Introduction aux structures de données.

• Les listes en Python : création, accès aux éléments, modification.

• Opérations de base sur les listes : ajout, suppression, découpage.

• Parcours de listes avec des boucles.

• Méthodes intégrées pour les listes.

​

Cours 7: Structures de données 

• Les tuples : création, accès aux éléments, utilisation.

• Les dictionnaires : création, accès aux éléments par clé, utilisation.

• Comparaison des listes, tuples et dictionnaires.

• Exemples pratiques d'utilisation des tuples et des dictionnaires.

​

Cours 8: Manipulation de Fichiers

• Ouverture et fermeture de fichiers en Python.

• Lecture de données à partir d'un fichier.

• Écriture de données dans un fichier.

• Utilisation des gestionnaires de contexte pour manipuler les fichiers de manière sécurisée.

​

Cours 9: Modules et bibliothèques

• Introduction aux modules et aux bibliothèques en Python.

• Importation et utilisation de modules.

• Exploration de bibliothèques courantes : math, random, datetime.

• Exemples pratiques d'utilisation de modules.

​

Cours 10: Programmation Orientée Objet (POO)

• Introduction à la programmation orientée objet (POO).

• Classes, objets, attributs et méthodes.

• Encapsulation, héritage, polymorphisme.

• Création de classes et d'objets en Python.

• Exemples pratiques de POO en Python.

​

Cours 11: Manipulation de chaînes de caractères

• Opérations de base sur les chaînes de caractères : concaténation, découpage, recherche.

• Utilisation des méthodes de chaînes de caractères intégrées.

• Formatage de chaînes de caractères.

• Exemples pratiques de manipulation de chaînes.

​

Cours 12: Gestion des erreurs et des exceptions

• Introduction aux erreurs et aux exceptions en Python.

• Utilisation des blocs try-except pour gérer les erreurs.

• Utilisation des blocs finally pour exécuter du code en toutes circonstances.

• Exemples pratiques de gestion d'exceptions.

​

Cours 13: Bibliothèques graphiques

• Introduction aux bibliothèques graphiques (par exemple, Tkinter, Pygame).

• Création de fenêtres et d'éléments graphiques simples.

• Réponse aux événements utilisateur (clics de souris, pressions de touche).

• Exemple pratique d'une interface graphique simple.

​

Cours 14: Projet final

• Présentation du projet final.

• Les étudiants travaillent sur un projet pratique en utilisant les concepts et les compétences appris.

• Assistance et soutien pendant le développement du projet.

• Présentation des projets finaux par les étudiants.

​​

 

Introduction à l'apprentissage automatique avec Python, Anaconda et Jupyter Notebook : La régression linéaire.

​

Cours 1 : Introduction et installation des outils

• Présentation de l'apprentissage automatique.

• Introduction à Python et pourquoi il est utilisé en apprentissage automatique.

• Introduction à Anaconda, un environnement de développement Python.

• Guide pour installer Anaconda et créer un environnement virtuel.

• Introduction à Jupyter Notebook, comment l'ouvrir à partir d'Anaconda, créer un nouveau notebook, et comprendre l'interface.

​

Cours 2 : Python et Jupyter Notebook

• Introduction à l'écriture et à l'exécution de code Python dans un notebook Jupyter.

• Syntaxe de base de Python.

• Types de données en Python (int, float, string, list, etc.).

• Structures de contrôle en Python (if-else, for, while).

• Introduction aux fonctions en Python.

• Comment utiliser les cellules markdown pour documenter votre code dans Jupyter Notebook.

​

Cours 3 : Librairies Python pour l'apprentissage automatique

• Introduction à NumPy, une librairie pour le calcul scientifique.

• Introduction à Pandas, une librairie pour la manipulation de données.

• Introduction à Matplotlib, une librairie pour la visualisation de données.

​

Cours 4 : Manipulation de données avec Pandas

• Importation de données avec Pandas.

• Exploration de données avec Pandas (filtrage, tri, calcul de statistiques).

• Nettoyage des données avec Pandas (traiter les données manquantes, supprimer les doublons).

​

Cours 5 : Visualisation de données avec Matplotlib

• Création de différents types de graphiques (histogrammes, diagrammes à barres, diagrammes à dispersion).

• Personnalisation des graphiques.

​

Cours 6 : Introduction à la Régression Linéaire

• Qu'est-ce que la régression linéaire ?

• Comment fonctionne la régression linéaire.

• L'objectif de la régression linéaire.

• Introduction à la notion de fonction de coût.

​

Cours 7 : Régression Linéaire avec Python

• Introduction à Scikit-learn, une librairie pour l'apprentissage automatique.

• Création d'un modèle de régression linéaire avec Scikit-learn.

• Entraînement du modèle avec des données d'apprentissage.

• Evaluation du modèle avec des données de test.

​

Cours 8 : Optimisation de Modèles

• Comment améliorer votre modèle de régression linéaire.

• Utilisation de différentes méthodes pour sélectionner les caractéristiques (features selection).

• Normalisation des caractéristiques.

​

Cours 9 : Projet Final

• Travail sur un projet complet d'apprentissage automatique, de l'importation des données à la prédiction finale.

• Présentation des résultats.

​

Afin d'explorer des concepts plus complexes et d'autres techniques d'apprentissage supervisé avancées, ces cours pourront évoluer.