Objectifs :
• Définir l’algorithmie et la programmation orientée objet - POO.
• Recapituler sur les compétences pour créer, exécuter et déboguer un programme en langage Python.
• Comprendre le vocabulaire technique lie à la POO : classe, instance, méthode, interface, attribut, constructeur, encapsulation, polymorphisme, héritage.
• Concevoir des programmes flexibles, maintenables et évolutifs.
• Démarrer avec l’utilisation des programmes pour le chargement et analyses de données.

Programme :
1. Rappel sur les concepts clés de la programmation orientée objet : objets, classes, abstraction, encapsulation, héritage et polymorphisme.
2. Rappel sur les concepts de la manipulation efficace des données avec Python : syntaxe, structures (chaînes de caractères, listes, dictionnaires), opérateurs, fonctions, boucles, conditionnels et récursivité.
3. Création des libraires Python : instances, méthodes, attributs.
4. Emploi des librairies scientifiques : NumPy, math, etc.

Impératif : votre ordinateur personnel doit être préalablement équipé d'Anaconda (https://www.anaconda.com/)

Pré-requis :
• Impératif :
- venir à cette formation avec votre ordinateur personnel
- il doit être préalablement équipé d'Anaconda (https://www.anaconda.com/).
• Bases de programmation (Python).

Equipe pédagogique :
Equipe : CEntre de Formation et de Soutien aux Données de la REcherche (CEDRE) - programme 2 du projet IDeAL, rattaché à la DIRNUM

Méthode pédagogique :
Cette formation repose sur une approche pédagogique centrée sur la pratique, intégrant les Notebooks Jupyter comme principal outil d'enseignement et d'apprentissage.

Les apprenants sont guidés à travers des exemples concrets et interactifs de code, qu'ils peuvent exécuter et modifier en temps réel, ce qui permet d'allier théorie et pratique. Cela favorise :
• L'apprentissage par l’expérimentation : Chaque concept est accompagné d’exercices pratiques que les doctorants peuvent manipuler, tester et adapter à leurs propres besoins de recherche.
• L’autonomie dans l'apprentissage : Les participants peuvent revenir sur les notebooks, refaire les exercices et approfondir les notions à leur rythme.
• Résolution de problèmes réels : Des études de cas, basées sur des problématiques de recherche, sont intégrées pour familiariser les participants avec l'application des méthodes d'analyse des données dans divers domaines scientifiques.

Tout au long de la session, nous vous encourageons à poser des questions. Ces moments permettent d'aborder des problèmes spécifiques et de renforcer la compréhension collective.

Compétences acquises à l'issue de la formation :
• Décomposer un problème en tâches pour structurer sa solution en classes et objets.
• Utiliser et expliquer le vocabulaire technique de la programmation, un élément clé pour communiquer efficacement avec d'autres développeurs.
• Traduire ses problématiques scientifiques en langage Python, développer sa capacité d’abstraction.
• User l'héritage de la programmation orientée objet : créer des classes et classes dérivées.
• Utiliser le langage de programmation pour récolter et analyser des données.

• Reconnaître et utiliser les principaux éléments de la syntaxe du langage Python.
• Spécifier, coder et tester un problème simple dans le langage Python.
• Créer et utiliser des librairies et modules dans Python.
• Se familiariser avec les "outils" liés à la plateforme Anaconda et les Notebooks Jupyter.
• Relationner l’utilisation des librairies avec l’analyse des données.

Les Compétences et capacités visées à l'issue de la formation (fiches RNCP)

Arrêté du 22 février 2019 définissant les compétences des diplômés du doctorat et inscrivant le doctorat au répertoire national de la certification professionnelle. https://www.legifrance.gouv.fr/loda/id/JORFTEXT000038200990/

Bloc 1 : Conception et élaboration d’une démarche de recherche et développement, d’études et prospective

- Disposer d'une expertise scientifique tant générale que spécifique d'un domaine de recherche et de travail déterminé

- Identifier et résoudre des problèmes complexes et nouveaux impliquant une pluralité de domaines, en mobilisant les connaissances et les savoir-faire les plus avancés

- Identifier les possibilités de ruptures conceptuelles et concevoir des axes d’innovation pour un secteur professionnel

- Apporter des contributions novatrices dans le cadre d’échanges de haut niveau, et dans des contextes internationaux

- S’adapter en permanence aux nécessités de recherche et d’innovation au sein d’un secteur professionnel

Bloc 4 : Veille scientifique et technologique à l’échelle internationale

- Acquérir, synthétiser et analyser les données et informations scientifiques et technologiques d’avant-garde à l’échelle internationale

- Disposer d’une compréhension, d’un recul et d’un regard critique sur l’ensemble des informations de pointe disponibles

- Dépasser les frontières des données et du savoir disponibles par croisement avec différents champs de la connaissance ou autres secteurs professionnels

- Disposer de la curiosité, de l’adaptabilité et de l’ouverture nécessaire pour se former et entretenir une culture générale de haut niveau

Compétences sociales

- Adaptation ; Persévérance ; Résilience ; Gestion du changement et de l'échec ; Engagement

- Créativité, capacité à imaginer et formuler des idées originales ; Souplesse d'esprit et ouverture à la nouveauté

- Indépendance ; Autonomie ; Esprit d'initiative et prise de décision

La formation participe à l'objectif suivant :être directement utile pour la réalisation des travaux personnels de recherche