Python à usage scientifique
Python s'est imposé comme l'outil incontournable pour la recherche scientifique, combinant puissance de calcul et accessibilité. Ce cours spécialement conçu pour les scientifiques de l'École Doctorale ED211 (UPPA) couvre l'essentiel du langage adapté aux besoins de la recherche : traitement de données, visualisation et modélisation numérique. Issu du Manuel Django Carrots et enrichi par les ressources officielles de SciPy, il répond aux exigences des travaux académiques en physique, chimie ou sciences de l'ingénieur.
Vous découvrirez comment Python simplifie les tâches scientifiques récurrentes :
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Automatisation du prétraitement des données expérimentales
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Intégration avec des instruments de mesure via des bibliothèques spécialisées
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Génération de graphiques publication-ready avec Matplotlib
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Implémentation d'algorithmes numériques pour la simulation
La formation insiste particulièrement sur l'écosystème SciPy/NumPy pour les calculs intensifs, et pandas pour l'analyse statistique. Des cas pratiques issus de la recherche montrent comment remplacer avantageusement Matlab ou R, tout en bénéficiant de la flexibilité d'un langage généraliste.
Ce cours a été validé par la Direction du Numérique de l'UPPA pour son pôle Applications Scientifiques, garantissant son adéquation avec les besoins concrets des doctorants. Les exercices s'appuient sur des problématiques réelles de thèses, comme le traitement de séries temporelles ou l'optimisation de paramètres expérimentaux.
Public cible : Doctorants en sciences exactes, chercheurs, ingénieurs de recherche. Prérequis : bases en programmation recommandées mais non obligatoires.
Auteur: Germain Salvato Vallverdu
Envoyé le : 25 Dec 2016
Type de fichier : PDF
Pages : 147
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Niveau : Débutant
Taille : 1.34 Mo