Formation Python

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Le pôle modélisation, par le biais de ses membres, est à même de proposer des formations en interne.

Commandes de bases sur le modelserver

  • Ligne de commande à écrire dans le terminal pour copier le répertoire formation/FormationPython dans son home du modelserver​_ :

cp -r ../formation/FormationPython ../identifiant/

  • Se placer dans le répertoire :

cd FormationPython

  • Voir les fichiers du dossier:

ls

  • Créer un fichier.py :

 touch NomFichier.py

  • Lancer l’édition d’un fichier:

geany fichier.py &  (Remplacer fichier par le nom du fichier d’intérêt)

 Appuyer sur enter pour reprendre la main dans la console

  • Lancer l’interprétation par python du fichier.py :

python fichier.py (Remplacer fichier par le nom du fichier d’intérêt)

Organisation des formations 

A chaque formation, il vous est proposé un support de cours et de petits scripts simples qui permettent de pratiquer durant le cours. Afin d’être efficace,On pourra s’organiser en exécutant le script grâce à la commande python fichier.py , en ajoutant la commande print devant les variables que l’on désire visualiser dans la console.

  De plus, des scripts plus complexes sont mis à disposition pour ceux qui souhaitent encore s’exercer.

 

 

Formation de base

Je vous propose de suivre une formation python assez académique d’initiation au langage python. Elle sera reparti sur 8 heures , 4 séances de 2 heures sur 4 jours dans un intervalle de 2 mois.

Si vous souhaitez y participer et vous engager à suivre entièrement cette formation, voici  le formulaire qui permettra d’organiser la prochaine session. 

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Support de cours : Algorithme Programmation en Python

  1. Utilisation du serveur (30 minutes)
  2. Algorithme Programmation en Python (2 Heures)

    Cours du 9/10/2018 Présents : Mannon BESSET, Agathe TOUMOULIN, Jules FLEURY, Abdallah MAHAMAT NOUR

    Cours du 16/10/2018 Présents : VALLET-COULOMB Christine, PAQUIER Éléonore, MICHE Hélène, GALLY Yves, RAYNAL Jean-claude,Thibaut Garin, ….

  3.  Syntaxe Python part 1  (2 Heures)
  4. Syntaxe Python part 1  (2 Heures)

    Installation et première utilisation des 3 paquets de bases python :

 Formations thématiques

Ensuite, sous le format moins formel et en continu, pour ceux qui possède les bases python, nous formerons des groupes de travail thématique pour des utilisations très précises de ce merveilleux outil qu’est python. A chaque groupe de travail, une personne devra se porter volontaire pour travailler sur ses propres données accompagnée par le formateur,  durant 8 heures pendant une semaine. A la suite de quoi ce travail sera présenté au groupe de travail la semaine suivante.

 Ces formations seront donc articulées de la manière suivante :

  1. 2 h de cours et de pratique,
  2. 8 heures de travail accompagné,
  3. 1 heure de restitutions. 

1-Lecture/écriture/analyse de données (2 Heures).

Je vous propose une formation python autour de la librairie “Pandas”, permettant la manipulation et l’analyse des données.

Support de cours Pandas

13/03/2019 Présent : P.DUSSOUILLEZ, J.FLEURY, J.C.RAYNAL, M.COUAPEL, S.MEULE, A.JEAN CHARLES

Choix de formations thématiques

Je vous propose de choisir,  par le formulaire suivant, les thèmes et traitements dont vous avez besoin.

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 Vous pouvez également proposer d’autres méthodes en m’envoyant un mail.

 Formations par projet

Personnel intéressé:

  • 1) Abel Guihou

Projet :

Développer  un script qui pourrait aller miner les fichiers de données  excel de spectros et récupérer des valeurs cibles spécifiques (standards) pour faire des compils long terme de ces cibles.

Compétences et modules python à mettre en place :

    • Lecture/écriture/Tri/Structuration de données depuis des classeurs excel (Pandas API excel)
  • 2) Doris Barboni

Projet :

Développer des scripts permettant de réaliser des traitements statistiques classiques du type analyses factorielles  nécessitant de manipuler plusieurs matrices.

Compétences et modules python à mettre en place :

    • Lecture/ecriture de données (Pandas)
    • Traitement statistique (sk-learn)
    • Représentation (Matplotlib)
  • 3) William Xerri

Projet :

Développer un script permettant d’une part de piloter une carte d’acquisition national instrument (Driver) et ensuite de réaliser des calculs numériques originaux.

Compétences et modules python à mettre en place :
    • Calcul Algébrique (numpy et scipy)
    • Représentation (Matplotlib)
  • 4) Francois Demory 

Projet :

Développer  un script permettant de lire des données dans un fichier de données, sélectionner certaine variable regarder leurs intégrités en intégrant la levée d’exception pour vérifiées l’intégrité des fichiers de sorties valides.

Compétences et modules python à mettre en place :

    • Lecture/écriture/Tri/Structuration de données (Pandas)
    • Calcul Algébrique (numpy et scipy)
  • 5) Alain Veron :

Projet :

Mon projet python consiste à mettre en place un algorithme afin de déterminer de façon quantitative la contribution de plusieurs sources dans un mélange, avec des signaux isotopiques. Il existe des modèles de mélange isotopique IsoSource (bilan de masse) ou MixSIAR (type bayésien) dans le domaine de la biologie avec des isotopes stables. Ces modèles on récemment été repris et mixés par Longman et al. (Scientific Reports 2018). J’aimerais reprendre ces modèles et les appliquer à des systèmes géochimiques environnementaux (détermination des contributions sur des séries sédimentaires longues) et archéologiques (détermination statistique de l’origine des minerais utilisés pour fabriquer des artéfacts en Bronze). Ce stage me permettra également de me familiariser avec le langage python dans l’optique d’un projet ANR déposé sur des Modèles Multi Agents.

Compétences et modules python à mettre en place :

    • Calcul Algébrique (numpy et scipy)
    • Traitement statistique ( sk-learn)

 

  • 6) AYADI Ali

Projet :

Durant la formation, j’envisagerai faire de l’analyse et de la fouille de données, c’est à dire du data mining. Etant donné que j’aurai une petite base de données contenant des données sur des nanoparticules, je souhaiterai appliquer un ensemble de techniques d’exploration de données.
Ces techniques s’articuleront autour d’algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé. 
Ces techniques (ou algorithmes) me permettront d’extraire des connaissances sous la forme de modèles de description afin de:
– Décrire le comportement actuel des données. 
– Prédire le comportement futur des données.
– Classifier et regrouper les données.
– Etudier l’historique des données.

Compétences et modules python à mettre en place :

    • Calcul Algébrique (numpy et scipy)
    • Traitement statistique ( sk-learn)

 

  • 7) Allyssia Serlette

Projet :

Développer un script permettant de lire des fichiers csv de sélectionner des variables et de réaliser quelques calcul numérique avant de créer un fichier de sorties.

Compétences et modules python à mettre en place :

    • Lecture/écriture/Tri/Structuration de données (Pandas)
  • 8) BERNIGAUD Nicolas

Projet :

Développer  un modèle multi-agents avec SPADE. Mon objectif sera de créer un modèle pour simuler la superficie de terrains mis en culture à l’échelle de la Gaule romaine en fonction de rendements agricoles dépendant des fluctuations climatiques et de populations d’effectif variables…

https://github.com/javipalanca/spade

  • 9) SCHIMMELPFENNIG Irene

Projet :

Développer un script permettant de modéliser puis ‘estimer les temps de dégradation de composant chimiques.

Compétences et modules python à mettre en place :

    • Calcul Algébrique (Numpy et Scipy)
  • 10) Chekireb Amine

Dans mon projet j’aurai besoin de coder un modèle Hydro-éco, globale, qui fait la résolution d’un système d’équations: équations de maximisation des profits ( en fonction des coûts et de la demande) et les équations de l’hydrodynamique des deux réservoirs du système SASS.

  • 11) RAYNAL Jean-Claude

Projet : 

Développement d’un script détection et la reconnaissance d’animaux sauvages

Compétences et modules python à mettre en place :

    • deep learning (Tensorflow)
  • 12) Garcia Marta

Projet : 

Développement d’un script permettant le dépouillement de données et la présentation de résultats aux demandeur (ACP, graphes) des données obtenues avec le core scanner (analyses élémentaires sur des carottes sédimentaires).

Compétences et modules python à mettre en place :

    • Lecture/écriture/Tri/Structuration de données (Pandas)
    • Traitement statistique ( sk-learn)

Je suis intéressée de suivre cette formationPersonne à contacter : G. Gassier