Que NASA, Spotify, Google et JP Morgan Chase ont-ils en commun ? Ces entreprises utilisent toutes Python au quotidien.
Python est un langage de programmation puissant et polyvalent qui joue un rôle essentiel dans une grande variété de solutions technologiques. Des applications web, des moteurs de recherche, des jeux aux logiciels d’animation, et même d’autres langages de programmation, Python est au cœur de l’innovation.
Ces dernières années, Python a connu une montée en popularité, devenant l’un des langages de programmation les plus utilisés à travers le monde. Ses applications s’étendent à de nouveaux domaines passionnants, tels que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et la science des données.
En fait, Python occupe la première position dans le TIOBE index en raison de sa croissance constante et de son utilisation. Étant donné son adoption généralisée et sa polyvalence, comprendre Python est plus important que jamais.
Dans ce guide complet, nous explorerons le monde de Python, son histoire, sa montée en popularité, les différents parcours professionnels qu’il soutient, et bien plus encore.
Qu’est-ce que Python ?
Python est un langage de programmation puissant et de haut niveau, réputé pour sa lisibilité et sa simplicité. Il suit le paradigme de la programmation orientée objet, ce qui signifie qu’il est organisé autour des objets plutôt que des actions, rendant son utilisation intuitive et efficace pour les développeurs.
La philosophie de conception de Python met l’accent sur la lisibilité et la simplicité du code, permettant aux développeurs d’écrire un code clair et logique pour des projets de petite et grande envergure. En tant que langage de haut niveau, Python abstrait une grande partie de la complexité liée à la programmation, permettant aux développeurs de se concentrer sur la résolution de problèmes plutôt que de se soucier des détails techniques sous-jacents.
Python est au cœur de nombreuses technologies et applications que nous utilisons quotidiennement. Par exemple, YouTube l’utilise pour le traitement vidéo et les moteurs de recherche pour gérer d’énormes quantités de données.
Pourquoi Python est-il si populaire ?
Python est régulièrement classé parmi les langages de programmation les plus populaires au monde. En fait, Python a occupé la première place dans l’index de la communauté de programmation TIOBE à plusieurs reprises, y compris en 2023, consolidant ainsi sa position en tant que langage préféré des développeurs.
Dans l’enquête des développeurs Stack Overflow 2024, Python a été classé comme le langage de programmation le plus couramment utilisé et désiré. Ce classement constant souligne l’influence croissante de Python et son adoption généralisée dans divers domaines.
Résultats de la section langages de programmation de l’enquête des développeurs Stack Overflow 2024.
La popularité de Python peut être attribuée à plusieurs facteurs :
1. Python est polyvalent et flexible
Python est un langage à usage général, ce qui signifie qu’il peut être utilisé pour créer une grande variété d’applications. Du développement web à l’analyse de données, de l’intelligence artificielle à l’informatique scientifique, la polyvalence de Python est inégalée.
Par exemple, les data scientists utilisent Python pour générer des visualisations et manipuler des données, tandis que les développeurs web l’utilisent pour construire des sites web dynamiques.
2. Python est simple et facile à apprendre
La syntaxe simple et claire de Python en fait un langage idéal pour les débutants. Ses commandes sont basées sur l’anglais, et sa mise en page directe aide les nouveaux programmeurs à comprendre facilement le code. Cette simplicité rend également Python adapté au développement rapide et au prototypage, réduisant ainsi le temps nécessaire pour passer du concept à la mise en œuvre.
3. Python est open-source
La nature open-source de Python a conduit au développement d’un vaste écosystème de bibliothèques et de frameworks. Que vous ayez besoin d’outils pour le développement web (Django, Flask), l’analyse de données (pandas, NumPy), l’apprentissage automatique (TensorFlow, scikit-learn), ou toute autre tâche, Python dispose d’une bibliothèque adaptée.
Cette vaste collection de ressources accélère le développement et permet aux développeurs de se concentrer sur la résolution de problèmes plutôt que de réinventer la roue.
4. Python bénéficie d’un fort soutien communautaire
Python bénéficie d’une grande communauté active de développeurs qui contribuent à son amélioration continue. Ce soutien communautaire signifie qu’il existe d’innombrables tutoriels, forums et documentations disponibles pour aider les nouveaux venus ainsi que les développeurs expérimentés.
Cette communauté florissante favorise également la création de nouveaux outils, bibliothèques et frameworks, améliorant encore les capacités de Python.
5. Python est utilisé partout
L’utilisation généralisée de Python dans diverses industries en fait une compétence précieuse pour les développeurs. Des entreprises du monde entier, des géants de la technologie comme Google et Facebook aux institutions financières comme JP Morgan Chase, comptent sur Python pour leurs solutions technologiques.
Cette ubiquité garantit que les développeurs Python sont en forte demande, faisant de ce langage un choix de carrière judicieux.
6. Python est en évolution continue
Python évolue continuellement pour répondre aux besoins des développeurs modernes. Les versions récentes, telles que Python 3.10 et 3.11, ont introduit des améliorations significatives de performance et de nouvelles fonctionnalités, maintenant ainsi le langage pertinent et efficace.
Le résultat est que de plus en plus de personnes connaissent Python et sont plus susceptibles de l’utiliser pour leurs propres projets ou de le recommander à d’autres.
Comparaison de Python avec d’autres langages de programmation
| Caractéristique | Python | Java | JavaScript | C++ |
|---|---|---|---|---|
| Simplicité de la syntaxe | Élevée | Moyenne | Moyenne | Basse |
| Courbe d’apprentissage | Douce | Modérée | Douce | Raide |
| Performance | Modérée | Élevée | Modérée | Très élevée |
| Cas d’utilisation | Polyvalent | Entreprise | Web | Système, Jeux |
| Bibliothèques et frameworks | Vaste | Vaste | Vaste | Vaste |
Quand Python a-t-il été créé ?
Python a été conçu pour la première fois à la fin des années 1980 comme successeur du langage de programmation ABC, qui, malgré ses capacités de haut niveau et sa simplicité, présentait des limitations qui entravaient son adoption généralisée.
ABC a été créé pour remplacer BASIC, un langage de programmation datant de 1964. Bien qu’ABC offrait de nombreuses fonctionnalités utiles, il n’était pas extensible et manquait de la flexibilité nécessaire pour un usage plus large, servant principalement comme langage d’instruction. Ces limitations ont inspiré son créateur à développer un nouveau langage qui conservait les points forts d’ABC tout en corrigeant ses faiblesses.
La première version de Python, 0.9.0, a été publiée en 1991 sur alt.sources, un forum internet précoce pour le partage de code source. Cette première version comportait de nombreux aspects fondamentaux qui définissent Python aujourd’hui, y compris un design orienté objet, un système de modules, des fonctions, la gestion des exceptions et des types de données essentiels comme les listes, les dictionnaires et les chaînes de caractères.
Depuis ses débuts modestes en tant que projet visant à améliorer ABC, Python a évolué de manière significative, devenant l’un des langages de programmation les plus populaires et largement utilisés au monde. Son développement a été guidé par une forte communauté de contributeurs et un accent sur la simplicité et la lisibilité, en faisant un favori parmi les développeurs de divers domaines.
Qui a inventé Python ?
Python a été inventé par Guido van Rossum alors qu’il travaillait au Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) aux Pays-Bas. Van Rossum avait été activement impliqué dans le développement du langage ABC, mais a trouvé plusieurs limitations et un manque d’extensibilité frustrants :
“J’avais un certain nombre de reproches à faire concernant le langage ABC, mais j’aimais aussi beaucoup de ses fonctionnalités. Il était impossible d’étendre le langage ABC (ou son implémentation) pour remédier à mes plaintes – en fait, son manque d’extensibilité était l’un de ses plus gros problèmes.” – Guido van Rossum
Animé par le désir de créer un langage plus flexible et puissant, van Rossum a commencé à développer Python comme projet annexe pendant la période des fêtes en 1989. Cette entreprise extracurriculaire a finalement conduit à la création de Python, qu’il a nommé d’après le groupe comique britannique Monty Python, reflétant son sens de l’humour irrévérencieux.
Tout au long de sa carrière, van Rossum est resté profondément impliqué dans le développement de Python. Il a servi de Dictateur Bienveillant à Vie (BDFL), guidant l’évolution du langage jusqu’à ce qu’il se retire de ce rôle en 2018. Ses contributions au domaine du développement logiciel vont au-delà de Python, incluant la création de Mondrian, un outil de révision de code utilisé par Google.
Bien que son nom ne soit peut-être pas aussi largement reconnu que ceux de géants de la technologie comme Steve Jobs ou Bill Gates, le travail de Guido van Rossum a eu un impact profond sur le développement de logiciels et la technologie dans le monde entier.
Comment Python a évolué au fil des années
Python a subi de nombreux changements au cours de sa vie, ce qui n’est pas surprenant étant donné que le langage a commencé comme le projet de loisir de van Rossum et est devenu l’un des langages de programmation les plus en vue au monde.
Voici quelques-unes des façons dont nous avons vu Python évoluer pour répondre aux besoins des développeurs et aux technologies en avance :
Une chronologie des versions et des fonctionnalités de Python
| Année | Version | Fonctionnalités |
|---|---|---|
| 1991 | Python 0.9.0 | Publication initiale avec des types de données fondamentaux comme les listes, dictionnaires, chaînes |
| 1994 | Python 1.0 | Introduction de lambda, map, filter, reduce |
| 2000 | Python 2.0 | Ajout des compréhensions de listes, support Unicode, collecte des ordures |
| 2008 | Python 3.0 | Refonte majeure, meilleur support Unicode, syntaxe plus cohérente |
| 2018 | Python 3.7 | Classes de données, async/await, variables de contexte |
| 2020 | Python 3.8 | Opérateur morse, paramètres uniquement positionnels, améliorations des f-strings |
| 2021 | Python 3.9 | Indications de type génériques, nouveau parseur, module zoneinfo |
| 2022 | Python 3.10 | Correspondance de structures, emplacements d’erreur précis |
| 2023 | Python 3.11 | Améliorations de performance, groupes d’exceptions |
Développements en cours de Python
Le développement de Python ne s’est pas arrêté avec les versions majeures. Des mises à jour intermédiaires introduisent continuellement de nouvelles fonctionnalités, des améliorations de performance et des mises à jour de sécurité. Les versions récentes, telles que Python 3.9, 3.10 et 3.11, ont apporté d’importantes optimisations et de nouvelles caractéristiques syntaxiques qui rendent le code Python plus expressif et efficace.
La communauté Python joue un rôle crucial dans l’évolution du langage. La Python Software Foundation (PSF) et d’innombrables bénévoles contribuent au développement de Python, garantissant qu’il reste pertinent et puissant. L’approche axée sur la communauté a conduit à un écosystème florissant de packages tiers disponibles via le Python Package Index (PyPI), élargissant encore les capacités de Python.
Bibliothèques, frameworks et packages Python
Depuis sa publication initiale, la communauté Python a connu une croissance exponentielle, menant au développement d’une vaste gamme de bibliothèques et de frameworks.
Ces outils ont élargi l’applicabilité de Python à de nombreux domaines, y compris le développement web, la science des données, l’intelligence artificielle, et plus encore. Par exemple, des bibliothèques comme TensorFlow et scikit-learn ont fait de Python une pierre angulaire de la recherche et des applications en IA et en ML.
Python et l’essor de la science des données
Dans le monde axé sur les données d’aujourd’hui, l’importance des données ne peut être surestimée. Le domaine de la science des données a émergé comme une discipline cruciale, combinant mathématiques, statistiques et programmation pour extraire des informations significatives d’énormes quantités de données. Ces informations aident les entreprises à prendre des décisions éclairées, à stimuler l’innovation et à résoudre des problèmes complexes.
Python est devenu une pierre angulaire de la science des données en raison de sa polyvalence, de sa facilité d’utilisation et de ses bibliothèques puissantes. Aux côtés de SQL et R, Python est l’un des langages de programmation les plus populaires dans ce domaine.
Qui utilise Python ?
Python est utilisé par des entreprises et des professionnels dans un large éventail d’industries pour créer des sites web, développer des composants logiciels, construire des applications et travailler avec des données, des technologies d’IA et d’apprentissage automatique. Sa polyvalence et sa facilité d’utilisation en font un choix populaire tant pour les startups que pour les grandes entreprises établies.
Entreprises utilisant Python
Python est utilisé par certaines des plus grandes entreprises au monde, démontrant son adoption généralisée et sa polyvalence. Voici quelques exemples notables :
- Google : Python est l’un des langages officiels chez Google et est utilisé de manière extensive pour la construction de systèmes, les outils d’évaluation de code et divers services.
- NASA : Python est utilisé pour diverses applications scientifiques et d’ingénierie, y compris l’analyse de données et la simulation.
- Spotify : Le géant du streaming musical utilise Python pour l’analyse de données et les services backend.
- Netflix : Python alimente divers aspects des opérations de Netflix, des algorithmes de recommandation à l’analyse de données.
- JP Morgan Chase : Python est utilisé dans le secteur financier pour l’analyse quantitative et les stratégies de trading.
- Facebook : Utilise Python pour la gestion de l’infrastructure, l’analyse de données et divers services backend.
- Instagram : La plateforme de médias sociaux populaire utilise Python pour son backend, tirant parti de sa simplicité et de sa scalabilité.
Rôles professionnels utilisant Python
La flexibilité de Python en fait un atout précieux dans de nombreux rôles professionnels, y compris, mais sans s’y limiter :
- Data Scientists : Utilisent Python pour l’analyse de données, la visualisation et la construction de modèles d’apprentissage automatique.
- Web Developers : Utilisent des frameworks comme Django et Flask pour créer des applications web robustes.
- Software Engineers : Développent une variété de solutions logicielles, des scripts système aux applications à grande échelle.
- Machine Learning Engineers : Tirent parti des bibliothèques d’apprentissage automatique de Python pour construire et déployer des modèles.
- Data Analysts : Manipulent et analysent de grands ensembles de données à l’aide d’outils comme Pandas et NumPy.
- DevOps Engineers : Utilisent Python pour automatiser les flux de travail, gérer l’infrastructure et déployer des applications.
- Researchers : Emploient Python pour le calcul scientifique et les simulations de recherche.
- Game Developers : Utilisent Python pour le scripting et la création de la logique de jeu.
- SEO Specialists : Automatise les tâches et analyse les données web pour améliorer le référencement.
Parcours professionnels en Python et salaires moyens
| Parcours professionnel | Description | salaire moyen (USD) |
|---|---|---|
| Data Scientist | Analyser et interpréter des données complexes pour aider les entreprises à prendre des décisions | 120 000 $ – 140 000 $ |
| Machine Learning Engineer | Concevoir et mettre en œuvre des algorithmes et des modèles d’apprentissage automatique | 130 000 $ – 150 000 $ |
| Web Developer | Construire et maintenir des sites web et des applications web | 70 000 $ – 90 000 $ |
| Software Engineer | Développer des applications logicielles en utilisant Python | 100 000 $ – 120 000 $ |
| DevOps Engineer | Automatiser et rationaliser les processus de développement logiciel | 110 000 $ – 130 000 $ |
| Data Analyst | Collecter, traiter et effectuer des analyses statistiques sur les données | 60 000 $ – 80 000 $ |
| Python Developer | Se spécialiser dans le développement Python pour diverses applications | 80 000 $ – 100 000 $ |
La large gamme d’applications de Python et la diversité de sa base d’utilisateurs soulignent son statut de langage de programmation leader.
Que peut faire Python ?
Peut-être que la meilleure question est, que ne peut pas faire Python ?
Bien que Python soit le plus souvent considéré comme un langage de codage pour les sites web, les applications, la science des données, l’IA et les projets d’apprentissage automatique, ses applications s’étendent bien au-delà de ces domaines.
Explorons quelques-unes des manières (parfois surprenantes) dont Python est utilisé :
1. Analyse de données et visualisations
Python est particulièrement adapté aux tâches de science des données, ce qui inclut l’analyse et les visualisations de données. Avec Python, les analystes peuvent trier, manipuler et extraire des insights de haut niveau à partir des données. Ils peuvent également utiliser le langage pour créer des visuels puissants mettant en évidence leurs résultats.
Il existe un nombre croissant de bibliothèques et de frameworks Python pour l’analyse et la visualisation des données, y compris Pandas Visualization, Plotly et Matplotlib, pour n’en nommer que quelques-uns. Qu’il s’agisse d’un simple diagramme ou d’un rapport statistique complexe, Python dispose d’outils qui peuvent aider.
Une autre raison pour laquelle Python est un langage privilégié pour la science des données est que tout le monde peut l’utiliser. Les analystes et les professionnels de l’intelligence d’affaires ne sont pas toujours des programmeurs ou des développeurs, mais Python est suffisamment convivial pour que des personnes sans formation en informatique puissent facilement s’y adapter.
DataCamp se spécialise dans l’enseignement aux individus et aux employés de grandes entreprises comme Google sur l’utilisation de Python et d’autres langages de science des données.
2. Applications de programmation
Étant donné que Python est un langage de programmation polyvalent, il peut être utilisé pour créer toutes sortes d’applications web et mobiles, des produits de services financiers avancés aux composants d’un jeu de course F1.
Python est également fréquemment utilisé pour programmer des répertoires de fichiers, créer des interfaces graphiques (GUI) et des interfaces de programmation d’applications (API), et bien plus encore.
Si vous pouvez y penser, il y a de fortes chances que vous puissiez le construire (ou au moins de nombreux composants clés) avec Python.
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3. IA et apprentissage automatique
Python est le langage idéal pour les applications d’IA et d’apprentissage automatique grâce à sa stabilité, sa flexibilité et sa simplicité. Il permet aux développeurs d’écrire un code fiable et lisible et de prototyper rapidement.
Des bibliothèques telles que scikit-learn, TensorFlow et Keras fournissent des outils puissants pour construire et déployer des modèles d’apprentissage automatique, rendant Python indispensable pour le développement de technologies de pointe.
Si vous êtes intéressé par le travail à la pointe de la technologie, le parcours professionnel Machine Learning Scientist with Python de DataCamp peut vous y aider.
4. Analyse financière et fintech
Dans le monde financier, Python est privilégié pour l’analyse quantitative et qualitative et la gestion de grands ensembles de données.
Il aide à automatiser des tâches telles que le calcul des risques, la gestion des portefeuilles d’actions, le suivi des tendances du marché et la visualisation des données boursières. Python est également essentiel au développement de produits fintech, des entreprises comme Venmo, Robinhood et Affirm utilisant Python dans leurs technologies.
5. Marketing et optimisation pour les moteurs de recherche (SEO)
Python est de plus en plus utilisé dans le marketing numérique et le SEO. Il aide à automatiser des tâches, à catégoriser des mots-clés, à extraire et analyser des données, et à mettre en œuvre des modifications sur plusieurs pages web.
Des bibliothèques de traitement du langage naturel (NLP) comme SpaCy aident les professionnels du SEO à optimiser le contenu et à analyser les tendances de recherche.
Django, un framework web populaire, simplifie le processus d’optimisation technique du SEO.
6. Développement de jeux
Python n’est pas le langage de programmation le plus courant ou populaire pour le développement de jeux, et peu de jeux sont entièrement écrits en Python. Mais il est souvent utilisé par les développeurs pour d’autres tâches, comme le lien entre des modules C et C++.
Cela ne veut pas dire que vous ne pouvez pas construire un jeu complet avec Python—consultez Unknown Horizons si vous souhaitez voir un jeu qui utilise uniquement Python. La plupart des jeux utilisent plusieurs langages ; par exemple, des jeux célèbres tels que The Sims 4 et Battlefield 2 utilisent tous du code Python pour des éléments critiques tels que la logique du jeu.
PyGame, un ensemble de modules Python multiplateformes conçu pour la création de jeux vidéo, aide les développeurs avec les tâches liées à Python.
7. Design graphique
Python est un langage utile lorsqu’il s’agit de développer des applications de design graphique. Il est utilisé dans des logiciels d’imagerie 2D, y compris les programmes bien connus Gimp et Paint Shop Pro. Il existe également DrawBot, une application open-source populaire qui aide les utilisateurs à créer des graphiques 2D en utilisant du code Python.
Les designers graphiques qui travaillent avec des sites web ou des images numériques peuvent utiliser Python régulièrement.
Pour prouver davantage la polyvalence de Python, des logiciels d’animation 3D comme Blender et Lightwave utilisent également Python.
8. Donner naissance à d’autres langages de programmation
La simplicité et la syntaxe claire de Python ont inspiré la création d’autres langages de programmation tels que Go (Golang) et Cobra. C’est également un excellent point de départ pour apprendre à coder, car sa facilité d’utilisation facilite la transition vers d’autres langages de programmation une fois les bases de Python maîtrisées.
Les diverses applications de Python et sa nature conviviale en font un outil inestimable pour de nombreuses tâches. Que vous analysiez des données, développiez des applications ou exploriez de nouvelles frontières technologiques, Python possède les outils et les bibliothèques nécessaires pour soutenir vos efforts.
Python en action : Exemples de code
Voici quelques exemples de code qui illustrent les capacités de Python en matière de manipulation de données, de visualisation et d’apprentissage automatique à l’aide de bibliothèques modernes. Cette section est destinée à vous donner un aperçu du langage.
1. Calculer la moyenne d’une liste de nombres
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2. Multiplier des matrices avec NumPy
Sortie :
3. Visualiser des données avec Matplotlib
Sortie :
4. Apprentissage automatique de base avec scikit-learn
Sortie :
Bibliothèques Python par cas d’utilisation
| Cas d’utilisation | Bibliothèques populaires |
|---|---|
| Analyse de données | Pandas, NumPy, SciPy |
| Visualisation de données | Matplotlib, Seaborn, Plotly |
| Apprentissage automatique | scikit-learn, TensorFlow, Keras |
| Développement web | Django, Flask |
| Automatisation | Selenium, PyAutoGUI |
| Traitement du langage naturel | NLTK, SpaCy |
| Développement de jeux | Pygame, Arcade |
| Développement GUI | Tkinter, PyQt, Kivy |
Apprendre Python : Des bases à l’avancé
La simplicité de Python permet même à ceux qui n’ont aucune expérience en programmation de commencer à utiliser le langage immédiatement. Que ce soit un employé de bureau automatisant des tâches routinières, un marketeur envoyant des e-mails à intervalles réguliers, ou un étudiant apprenant à coder, Python est accessible à tous.
Cependant, il existe une différence significative entre ce que vous pouvez accomplir avec des compétences de base en Python et ce que vous pouvez faire avec une expertise avancée ou intermédiaire. Tout comme apprendre à jouer d’un instrument de musique, maîtriser Python nécessite de la pratique et un développement progressif des compétences. Bien que vous puissiez commencer par des scripts simples, avec le temps et les efforts, vous pouvez évoluer vers le développement d’algorithmes complexes, la création d’applications web sophistiquées ou la réalisation d’analyses de données avancées.
Les experts en Python sont impliqués dans une variété de tâches complexes, allant de la construction de systèmes d’IA générant leurs propres algorithmes au développement de nouvelles API et à la résolution de problèmes concrets. Que vous soyez novice en Python, que vous cherchiez à approfondir votre compréhension ou que vous visiez la maîtrise, des ressources sont disponibles pour vous aider à atteindre vos objectifs.
Chronologie suggérée pour apprendre Python depuis le début
| Semaine | Domaine d’intérêt | Sujets couverts |
|---|---|---|
| 1-2 | Introduction à Python | Installation, Syntaxe de base, Variables, Types de données, I/O de base |
| 3-4 | Structures de contrôle et fonctions | Instructions conditionnelles, Boucles, Fonctions, Portée, Fonctions lambda |
| 5-6 | Structures de données | Listes, Tuples, Ensembles, Dictionnaires, Compréhensions de listes |
| 7-8 | Modules et paquets | Importation de modules, Création de paquets, Modules de la bibliothèque standard |
| 9-10 | Gestion des fichiers | Lecture/Écriture de fichiers, Travail avec des fichiers CSV et JSON |
| 11-12 | Gestion des erreurs | Exceptions, Blocs Try/Except, Exceptions personnalisées |
| 13-14 | Programmation orientée objet (POO) | Classes, Objets, Héritage, Polymorphisme, Encapsulation |
| 15-16 | Travail avec des bibliothèques | Bibliothèques populaires : NumPy, Pandas, Matplotlib |
| 17-18 | Bases du développement web | Introduction à Flask/Django, Configuration d’un serveur web, Routage de base, Modèles |
| 19-20 | Interaction avec les bases de données | SQLite, SQLAlchemy, Opérations CRUD, Connexions à la base de données |
| 21-22 | Analyse et visualisation des données | Analyse de données avec Pandas, Visualisation avec Matplotlib et Seaborn |
| 23-24 | Introduction à l’apprentissage automatique | Concepts de base de l’AA, Utilisation de scikit-learn, Modèles d’AA simples |
| 25-26 | Sujets avancés | Décorateurs, Générateurs, Gestionnaires de contexte, Expressions régulières |
| 27-28 | Tests et débogage | Tests unitaires avec unittest, Techniques de débogage, Utilisation de débogueurs |
| 29-30 | Travail de projet | Construire un projet personnel : Application web, Projet d’analyse de données, Script d’automatisation |
| 31-32 | Révision et bibliothèques avancées | Révision des concepts clés, Introduction aux bibliothèques avancées (TensorFlow, Scrapy) |
Résumé
Python est puissant, flexible et incroyablement polyvalent. Sa nature conviviale et intuitive, combinée à des capacités de développement rapides et à sa facilité d’apprentissage, en fait l’un des langages de programmation les plus populaires au monde.
Les applications de Python couvrent de nombreux secteurs, alimentant des technologies dans le développement web, la science des données, l’intelligence artificielle, la finance et bien plus encore. Sa popularité et son utilisation devraient croître, faisant de Python une compétence essentielle pour les professionnels modernes.
Apprendre Python est un investissement judicieux pour quiconque souhaite améliorer ses perspectives de carrière. Que vous aspiriez à devenir un programmeur polyvalent, un scientifique des données, un ingénieur en IA ou en AA, ou un autre professionnel de la technologie, Python ouvre des portes à de nombreuses opportunités de carrière très demandées. De plus, les carrières nécessitant des compétences en Python offrent souvent des salaires impressionnants en raison de la forte demande et de l’offre relativement faible de professionnels qualifiés.
Le contenu de cet article a été traduit de l’article original.