Formation Python
202
CC-IN2P3
Formation Python, niveau débutant à intermédiaire.
Formateur
Bernard CHAMBON (CC-IN2P3)
Contenu de la formation
Cette formation s'adresse principalement à des débutants en programmation Python. Il est cependant recommandé d'avoir des bases en programmation car le contenu est assez dense. Elle offre un panorama complet du langage, de la gestion de chaînes de caractères à la programmation objet en passant par la concurrence. Par contre, les bibliothèques scientifiques ou l'utilisation du langage pour l'analyse de données NE sont PAS abordées.
Aspects abordés par la formation :
- rappels des bases du langage
- structure de données
- programmation orientée objet
- concurrence
Aspects qui NE sont PAS abordés par la formation : les bibliothèques scientifiques et en particulier les aspects suivants :
- les bibliothèques scientifiques (scipy, numpy, mathplotlib, scikit-learn, astropy, ...)
- fouille de données (data mining)
- analyse de données (data analysis)
- visualisation de données (data visualisation)
Environnement de travail
Du temps sera consacré aux exercises en utilisant un environnement de notebook Jupyter (voir https://jupyter.org pour votre information)
Cette infrastructure de notebook Jupyter sera fournie par le CC-IN2P3 via un lien qui vous sera communiqué le jour de la formation.
L'accès se fera avec votre login et votre mot de passe de votre compte "calcul". Vous pouvez vérifier la validité de vos identifiants via une connection ssh sur les machines d'accueil (ssh <login>@cca.in2p3.fr).
Pour ceux d'entre vous qui n'ont pas de compte dit "calcul", veuillez contacter le support formations (voir mail ci-dessous)
Cela dit, il est fortement conseillé de disposer d'une installation de notebook Jupyter sur votre ordinateur portable. Cette installation constituera non seulement une solution de secours en cas de problème mais elle peut vous permettre de travailler hors connexion du CC-IN2P3.
- Installation de Jupyter via l'install d'Anaconda : https://www.anaconda.com/products/individual (probablement la solution la plus simple)
- Installation de Jupyter via python : http://jupyter.org/install
Python en version 2.7 est déjà probablement disponible sur votre ordinateur portable, mais si vous souhaitez installer un version plus récente en 3.x (ce qui est recommandé, Python 2 étant désormais obsolète), vous pouvez vous référer à https://docs.python-guide.org/starting/installation/
En terme de navigateur internet (browser), nous recommandons l'utilisation de Firefox ou Chrome / Chromium (en particulier sous un environnement Mac OSX).
Modalités pratiques
Du fait du contexte sanitaire actuel, nous avons décidé de proposer cette formation en format distanciel uniquement grâce à l'instance BigBlueButton fournie par le CC-IN2P3. Les informations de connexion seront communiquées ultérieurement par courriel.
L'inscription est gratuite mais obligatoire. Si la limite des places disponibles est atteinte, merci de nous contacter à l'adresse mail ci-dessous : nous mettrons en place une liste d'attente.
Pensez à bien vérifier votre e-mail lors de l'inscription, car les modalités de cette formation (dont les informations de connexion) vous seront transmises ultérieurement par ce moyen.
Cette formation est exclusivement réservée aux utilisateurs du CC-IN2P3, aux entités académiques et partenaires du CC-IN2P3 et du CNRS plus généralement. Toute inscription ne répondant pas à ce critère pourra être refusée.
Pour tout renseignement supplémentaire, il est possible de contacter directement les organisateurs via l'adresse e-mail ci-dessous.
Calendrier des formations @CC-IN2P3
https://indico.in2p3.fr/category/857/
Sondage sur la formation
Alberto Roper Pol
Claire Mouton
Daniel Stoekl Ben Ezra
Elham Ghobadpour
Eliane Farhi
Floriane Cangemi
Francine GERARD BARAGGIA
Frédéric Hachon
Igor Kakorin
Imma Martínez-Rovira
Isabelle Moreau
Jérôme Charles
Kinson Vernet
Kumiko Kotera
Lies Chikhaoui
mailys fournier
Mathew Smith
Matthew Nguyen
Muhammad Aburas
Nicolas Ballier
REVILLO IMBERNON Julia
Stephane RETY
Vitalii Khodnevych
Zohreh SEDAGHAT