Ce projet pédagogique a pour but de fournir une documentation structurée et interactive sur les fondamentaux du langage de programmation Python ainsi que les concepts clés de programmation et de Machine Learning. Il est destiné principalement aux étudiants et développeurs débutants souhaitant comprendre clairement et efficacement les concepts fondamentaux nécessaires pour programmer en Python.
🔹 Syntaxe, Variables et Types de données en Python
Ce document introduit les concepts fondamentaux de la syntaxe Python, la définition et manipulation des variables, ainsi que la gestion des différents types de données (entiers, flottants, chaînes de caractères, etc.).
🔹 Fonctions en Python : définition, paramètres, et retours
Présentation détaillée de l'utilisation des fonctions en Python, en abordant les paramètres, arguments, valeurs de retour, paramètres par défaut et docstrings pour documenter le code efficacement.
🔹 Structures itératives : Boucles for, boucles imbriquées et compréhensions de listes
Explique comment parcourir des séquences et itérer efficacement en Python. Détaille également l’utilisation des boucles imbriquées et des compréhensions de listes pour simplifier et accélérer l’écriture de vos scripts.
🔹 Collections de données : Listes, Tuples et Dictionnaires
Fournit des explications approfondies sur la gestion des listes, tuples et dictionnaires, abordant leur création, manipulation, indexation, découpage et opérations courantes en Python.
🔹 Fonctions Avancées en Python
Présente en détail comment définir des fonctions, gérer des paramètres et arguments, retourner des valeurs, utiliser des valeurs par défaut et rédiger des docstrings utiles pour la documentation interne.
🔹 Manipulation des fichiers en Python
Introduit les méthodes et bonnes pratiques pour ouvrir, lire, écrire et fermer des fichiers avec Python. Détaille l’utilisation du mot-clé with, les méthodes read(), readline(), et readlines() pour traiter efficacement les données de fichiers.
🔹 Introduction aux APIs RESTful et leur utilisation avec Python
Explique ce qu'est une API, en particulier les APIs RESTful, ainsi que leur consommation en Python avec la bibliothèque requests. Détaille également les formats de données JSON et XML, et les méthodes pour traiter ces données en Python.
🔹 Fondamentaux de l’algorithmique et complexité
Présente les concepts fondamentaux liés aux algorithmes, à la pensée algorithmique, et à la complexité temporelle et spatiale. Explique la notation Big O et aborde les algorithmes de recherche (linéaire et binaire) et les algorithmes de tri (sélection, insertion, bulle, fusion et rapide).
🔹 Introduction au Machine Learning (ML) et à ses algorithmes
Propose une introduction claire au ML, détaillant les concepts fondamentaux d'apprentissage supervisé, non supervisé, et par renforcement. Présente aussi les notions clés telles que le biais, la variance, le surapprentissage et le sous-apprentissage.
À l’issue de cette série de cours, vous serez en mesure de :
- Comprendre les bases du langage Python : syntaxe, variables, types de données, boucles, et fonctions.
- Manipuler efficacement des structures de données complexes comme les listes, tuples, et dictionnaires.
- Utiliser Python pour lire, écrire et traiter des données externes issues de fichiers ou d'APIs.
- Développer une pensée algorithmique claire et structurée.
- Comprendre les principes fondamentaux du Machine Learning et identifier les différences avec d’autres approches telles que la BI (Business Intelligence).
- Appliquer des algorithmes classiques en Python, comprendre leur fonctionnement, et analyser leur efficacité à travers la complexité algorithmique.
Pour tirer le meilleur parti de ce cours :
- Commencez par les notions de bases (
syntaxe,variables, ettypes de données). - Explorez ensuite les concepts avancés en manipulant des fonctions, des fichiers et en utilisant les APIs.
- Approfondissez votre pensée algorithmique avec la section sur les algorithmes et leur complexité.
- Initiez-vous au Machine Learning pour découvrir comment les données peuvent être exploitées de manière prédictive.
Des exemples pratiques et des exercices concrets sont disponibles dans chaque document Markdown pour renforcer vos compétences au fur et à mesure de votre apprentissage. Suivez les exercices pratiques et vérifiez vos résultats avec les solutions fournies afin d’ancrer durablement vos connaissances.
Bonne exploration et bon apprentissage 🚀!