Python - Programmation Objet ( TOSA )

• Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa) - Code CertifInfo 118154
  • Niveau de qualification : Sans équivalence de niveau

Objectifs

Les domaines du test «?Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa)?» évalués sont?:

Domaine 1?: Langage et syntaxe

Les compétences évaluées?:

• 1.1 Maîtriser la syntaxe de base et les structures de contrôle : maîtriser la syntaxe de base de Python, incluant les boucles, les conditionnels et la gestion des erreurs, pour développer des programmes robustes et efficaces.
• 1.2 Définir et utiliser des fonctions : créer des fonctions en Python, comprendre la portée des variables, gérer les arguments et retours, et utiliser les fonctions lambda pour simplifier le code et améliorer sa lisibilité.
• 1.3 Appliquer des concepts avancés de programmation : utiliser les décorateurs, générateurs, compréhensions de listes et techniques asynchrones pour écrire un code Python plus performant et concis.

Domaine 2?: Structures de données et objets

Les compétences évaluées?:

• 2.1 Manipuler des types de données primitifs et composés : utiliser les listes, tuples, dictionnaires et ensembles, ainsi que les opérations courantes sur ces structures pour organiser et manipuler efficacement les données en Python.
• 2.2 Utiliser la programmation orientée objet : créer des classes, utiliser l'héritage et le polymorphisme, et appliquer des principes de conception avancée tels que les classes abstraites et les interfaces pour structurer des programmes orientés objet, facilitant la réutilisation et la maintenance du code.
• 2.3 Gérer et optimiser les données : manipuler les données de manière avancée avec des bibliothèques comme pandas et optimiser les structures de données pour améliorer les performances des programmes Python.

Domaine 3?: Modules et packages

Les compétences évaluées ?:

• 3.1 Utilisation et création de modules : importer des modules existants, créer de nouveaux modules et structurer le code en modules réutilisables pour favoriser la modularité et la maintenabilité en Python.
• 3.2 Développer et distribuer des packages : créer et configurer des packages avec setuptools pour assurer leur distribution efficace.
• 3.3 Gérer les environnements et les dépendances : utiliser des environnements virtuels, gérer les dépendances avec pip et automatiser les configurations via Docker pour garantir des environnements de développement cohérents et reproductibles.

Domaine 4?: Optimisation de code

Les compétences évaluées ?:

• 4.1 Analyser et profiler le code : utiliser des outils de mesure pour analyser la performance du code, identifier les goulots d'étranglement, et appliquer des méthodologies afin d'optimiser l'efficacité du programme.
• 4.2

  Programme de la formation

  Cette formation vous permettra de maîtriser les techniques avancées du langage Python et d'exploiter ses librairies clés pour répondre à des besoins variés en développement.

  Programme détaillé :

  Introduction et exploitation des librairies clés

  • Historique et panorama de Python
  • Découverte des environnements de développement

  Techniques avancées de Python (1/3)

  • Gestion avancée des paramètres et collections
  • List/dict comprehension, itérateurs, générateurs avancés
  • Map/reduce et évaluation paresseuse

  Techniques avancées de Python (2/3)

  • Gestion et définition des exceptions
  • Utilisation des context managers et méthodes asynchrones
  • Typage avancé avec type hints

  Techniques avancées de Python (3/3)

  • Programmation orientée objets avancée : héritage multiple, MRO
  • Décorateurs, métaclasses, interfaces et introspection

  Optimisation des performances

  • Programmation parallèle et concurrente : multi-threading, multi-processus
  • Pool de threads, objets futurs, synchronisation

  Packaging et déploiement

  • Installation et gestion des bibliothèques tierces
  • Création de packages et environnements virtuels
  • Profiling et tests unitaires

  Librairies essentielles (1/5) - XML et web scraping

  • Utilisation de XML, lxml et BeautifulSoup
  • Validation XML, XPath, CSS, transformations XSL

  Librairies essentielles (2/5) - Calcul scientifique

  • NumPy et SciPy pour le calcul numérique
  • Graphiques et statistiques avec Matplotlib

  Librairies essentielles (3/5) - Traitement des données

  • Gestion des DataFrames avec Pandas
  • Import/export, nettoyage, transformation et regroupement des données

  Librairies essentielles (4/5) - Machine Learning

  • Frameworks ML : TensorFlow, Keras, ScikitLearn
  • Réseaux de neurones, régression, apprentissage et prédiction

  Librairies essentielles (5/5) - Frameworks Web/REST et ORM

  • Django, Flask, FastAPI, SQLAlchemy
  • Création d'API REST, routage HTTP, conversion JSON, validation DTO

  Avec cette formation, vous maîtriserez Python pour des projets complexes : calcul scientifique, machine learning, développement web et traitement de donn

  Validation et sanction

  Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa)

  Type de formation

  Certifiante

  Sortie

  Sans niveau spécifique