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Python est un langage de Programmation de haut niveau, largement utilisé parmi les informaticiens, car il dispose d'un large éventail de bibliothèques et de cadres qui simplifient les tâches courantes, permettant aux développeurs de se concentrer sur la logique de leurs applications au lieu de perdre du temps sur des détails techniques. De plus, sa polyvalence est un autre avantage important, car il peut être utilisé dans une variété d'environnements, du développement web à l'analyse de données et à l'apprentissage automatique. 

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De même, l'informaticien se plongera dans le développement web et mobile avec Python, couvrant des frameworks tels que Django et Flask, ainsi que le développement d'API et de services web. En outre, il se concentrera sur la conception d'interfaces et l'expérience utilisateur (UI/UX), de l'utilisation d'outils de conception à l'amélioration de l'accessibilité et de la facilité d'utilisation. Enfin, la gestion et l'analyse des données seront abordées à l'aide de Python et d'outils tels que NumPy, Pandas et Matplotlib. 

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Module 1. Programmation en Python

1.1. Création et exécution de programmes Python

1.1.1. Configurations de l'environnement de développement
1.1.2. Exécution de scripts en Python
1.1.3. Outils de Développement Intégré (IDE)

1.2. Les données en Python

1.2.1. Types primitifs (int, float, str)
1.2.2. Conversion et casting des types de données en Python
1.2.3. Immutabilité et stockage des données en Python

1.3. Références à des objets en Python

1.3.1. Références en mémoire
1.3.2. Identité vs.  Égalité
1.3.3. Gestion des références et collecte des déchets

1.4. Données de collecte en Python

1.4.1. Listes et opérations courantes
1.4.2. Les tuples et leur immutabilité
1.4.3. Dictionnaires et accès aux données

1.5. Opérations logiques de en Python

1.5.1. Opérateurs booléens
1.5.2. Expressions conditionnelles
1.5.3. Short-Circuit Evaluation

1.6. Opérateurs arithmétiques en Python

1.6.1. Opérations arithmétiques en Python
1.6.2. Opérateurs de division
1.6.3. Précédence et associativité

1.7. Entrée/sortie en Python

1.7.1. Lire des données à partir de l'entrée standard
1.7.2. Écrire des données sur la sortie standard
1.7.3. Traitement des fichiers

1.8. Créer et appeler des fonctions Python

1.8.1. Syntaxe des fonctions
1.8.2. Paramètres et arguments
1.8.3. Valeurs de retour et fonctions anonymes

1.9. Utiliser des strings en Python

1.9.1. Manipulation et formatage des strings
1.9.2. Méthodes courantes pour les strings
1.9.3. Interpolation et F-strings

1.10. Gestion des erreurs et des exceptions en Python

1.10.1. Types courants d'exceptions
1.10.2. Les blocs try-except
1.10.3. Création des exceptions personnalisés

Module 2. Données avancées et contrôle de flux avec Python

2.1. Identificateurs et mots-clés en Python

2.1.1. Règles pour les noms de variables
2.1.2. Mots réservés en Python
2.1.3. Conventions de nommage

2.2. Types intégraux et booléens en Python

2.2.1. Les types intégrales
2.2.2. Opérations spécifiques des booléens
2.2.3. Conversions et représentations

2.3. Types à virgule flottante et nombres complexes en Python

2.3.1. Précision et représentation
2.3.2. Opérations en virgule flottante
2.3.3. Utilisation de nombres complexes dans les calculs

2.4. Formatage des string et encodages en Python

2.4.1. Méthodes avancées de formatage
2.4.2. Encodages Unicode et UTF-8
2.4.3. Travailler avec des caractères spéciaux

2.5. Collections: Tuples, Listes et Dictionnaires en Python

2.5.1. Comparaison et contraste entre les types
2.5.2. Méthodes spécifiques aux types
2.5.3. Efficacité et sélection du type approprié

2.6. Sets y Frozen Sets en Python

2.6.1. Création et opérations sur les Sets
2.6.2. Frozen Sets
2.6.3. Applications pratiques et performances

2.7. Itérer et copier des collections en Python

2.7.1. Boucles for et compréhensions de listes
2.7.2. Copie superficielle vs. Copie profonde
2.7.3. Itérateurs et générateurs

2.8. Utiliser les fonctions Lambda en Python

2.8.1. Syntaxe et création des fonctions Lambda
2.8.2. Applications dans les filtres et les cartes
2.8.3. Limites et bonnes pratiques

2.9. Structures de contrôle: Conditionnelles et boucles en Python

2.9.1. Structures if-else et elif
2.9.2. Boucles while et for
2.9.3. Contrôle de flux avec break, continue et else

2.10. Fonctions et méthodes avancées de Python

2.10.1. Fonctions récursives
2.10.2. Fonctions d'ordre supérieur
2.10.3. Décorateurs de fonctions

Module 3. Programmation Orientée Objet (POO) en Python

3.1. Programmation Orientée Objet (POO) en Python

3.1.1. Classes et objets 
3.1.2. Encapsulation et abstraction
3.1.3. Programmation Orientée Objet (POO) en Python

3.2. Création de classes et d'objets en Python

3.2.1. Les classes dans la POO Python
3.2.2. Méthodes d'instanciation et d'initialisation
3.2.3. Attributs et méthodes

3.3. Attributs et méthodes Python

3.3.1. Attributs d'instance vs. Classe
3.3.2. Méthodes d'instance, de classe et statiques
3.3.3. Encapsulation et dissimulation d'informations

3.4. Héritage et polymorphisme en Python

3.4.1. Héritage simple et multiple
3.4.2. Écrasement et extension de méthode
3.4.3. Polymorphisme et Duck Typing

3.5. Propriétés et accès aux attributs en Python

3.5.1. Getters et Setters
3.5.2. Décorateur @property
3.5.3. Contrôle d'accès et validation

3.6. Classes et collections personnalisées en Python

3.6.1. Créer des types de collections
3.6.2. Méthodes spéciales (__len__, __getitem_,)
3.6.3. Itérateurs personnalisés

3.7. Agrégation et composition dans les classes Python

3.7.1. Relations entre classes
3.7.2. Agrégation vs. Composition
3.7.3. Gestion du cycle de vie des objets

3.8. Utilisation des décorateurs dans les classes Python

3.8.1. Décorateurs pour les méthodes
3.8.2. Décorateurs de classes
3.8.3. Applications et cas d'utilisation

3.9. Classes abstraites et méthodes en Python

3.9.1. Classes abstraites
3.9.2. Méthodes abstraites et implémentation
3.9.3. Utilisation de l'ABC (Abstract Base Class)

3.10. Exceptions et gestion des erreurs de la POO en Python

3.10.1. Exceptions personnalisées dans les classes
3.10.2. Gestion des exceptions dans les méthodes
3.10.3. Bonnes pratiques en matière d'exceptions et de POO

Module 4. Développement d'applications en Python

4.1. Architecture d'application en Python 

4.1.1. Conception du Software
4.1.2. Modèles architecturaux communs
4.1.3. Évaluation des exigences et des besoins

4.2. Conception et modélisation d'applications Python

4.2.1. Utilisation de l'UML et des diagrammes
4.2.2. Modélisation des données et flux d'information
4.2.3. Principes SOLID et conception modulaire

4.3. Gestion des dépendances et des bibliothèques en Python

4.3.1. Gestion des paquets avec Pip
4.3.2. Utilisation d'environnements virtuels
4.3.3. Résoudre les conflits de dépendances

4.4. Modèles de conception dans le développement Python

4.4.1. Modèles créatifs, structurels et de comportement
4.4.2. Application pratique des patrons
4.4.3. Refactorisation et patrons

4.5. Test et Debugging des applications en Python

4.5.1. Stratégies de Test (Unitaire, Intégration)
4.5.2. Utilisation des Frameworks de test
4.5.3. Techniques et outils de Débogage

4.6. Sécurité et authentification en Python

4.6.1. Sécurité des applications
4.6.2. Mise en œuvre de l'authentification et de l'autorisation
4.6.3. Prévention des vulnérabilités

4.7. Optimisation et performance des applications Python

4.7.1. Analyse des performances
4.7.2. Techniques d'optimisation du code
4.7.3. Gestion efficace des ressources et des données

4.8. Déploiement et distribution d'applications Python

4.8.1. Stratégies de déploiement
4.8.2. Utilisation de conteneurs et d'orchestrateurs 
4.8.3. Distribution et mises à jour continues

4.9. Maintenance et mises à jour en Python

4.9.1. Gestion du cycle de vie des logiciels
4.9.2. Stratégies de maintenance et de refactorisation
4.9.3. Mises à jour et migration des systèmes

4.10. Documentation et support technique en Python

4.10.1. Créer une documentation efficace
4.10.2. Outils de documentation
4.10.3. Stratégies d'assistance et de communication avec les utilisateurs

Module 5. Développement web et mobile avec Python

5.1. Développement web avec Python

5.1.1. Structure et composants d'un site web
5.1.2. Technologies dans le développement web
5.1.3. Tendances en matière de développement web

5.2. Frameworks web populaires avec Python

5.2.1. Django, Flask et autres options
5.2.2. Comparaison et sélection des Frameworks
5.2.3. Intégration avec Frontend

5.3. Développement de Frontend: HTML, CSS et JavaScript avec Python

5.3.1. HTML et CSS
5.3.2. JavaScript et manipulation du DOM
5.3.3. Frameworks et bibliothèques Frontend

5.4. Backend et bases de données avec Python

5.4.1. Développement d'un backend avec Python
5.4.2. Gestion de bases de données relationnelles et non relationnelles
5.4.3. Intégration Backend-Frontend

5.5. API et services web avec Python

5.5.1. Conception d'API RESTful
5.5.2. Implémenter et documenter les API
5.5.3. Consommation et sécurité des API

5.6. Développement mobile avec Python

5.6.1. Plateformes de développement mobile (Natives, Hybrides)
5.6.2. Outils et environnements de développement
5.6.3. Adaptation d'applications pour les appareils mobiles

5.7. Plateformes de développement mobile avec Python

5.7.1. Android et IOS
5.7.2. Frameworks pour un développement croisé
5.7.3. Tests et Deployement sur les appareils mobiles

5.8. Design et UX dans les applications mobiles avec Python

5.8.1. Conception d'interfaces mobiles
5.8.2. Facilité d'utilisation et expérience utilisateur avec Python
5.8.3. Outils de prototypage et de conception

5.9. Tests mobiles et débogage avec Python

5.9.1. Stratégies de Tsting sur les appareils mobiles
5.9.2. Outils de débogage et de surveillance
5.9.3. Automatisation des tests

5.10. Publication dans les boutiques d'applications Python

5.10.1. Processus de publication sur App Store et Google Play
5.10.2. Conformité et politiques des applications
5.10.3. Stratégies de marketing et de promotion

Module 6. Interface et expérience utilisateur avec Python

6.1. Conception de l'interface utilisateur avec Python

6.1.1. Conception UI avec Python
6.1.2. Interaction utilisateur-ordinateur avec Python
6.1.3. Conception axée sur l'utilisateur avec Python

6.2. Outils de conception UI/UX avec Python

6.2.1. Logiciel de conception et de prototypage
6.2.2. Outils de collaboration et Feedback
6.2.3. Intégration de la conception dans le processus de développement

6.3. Conception réactive et adaptative avec Python

6.3.1. Techniques de conception réactive
6.3.2. Adaptation à différents appareils et écrans
6.3.3. Testing et assurance de qualité

6.4. Animations et transitions avec Python

6.4.1. Créer des animations efficaces avec Python
6.4.2. Outils et bibliothèques pour les animations
6.4.3. Impact sur UX et la performance

6.5. Accessibilité et utilisabilité avec Python

6.5.1. Accessibilité du web
6.5.2. Outils et techniques d'évaluation
6.5.3. Mise en œuvre des meilleures pratiques

6.6. Prototypage et Wireframes avec Python

6.6.1. Création de Wireframes et de Mockups
6.6.2. Outils de prototypage rapide
6.6.3. Tests de utilisabilité et Feedback

6.7. Tests d'utilisabilité avec Python

6.7.1. Méthodes et techniques de vérification de l'utilisabilité
6.7.2. Analyse et améliorations basées sur les résultats
6.7.3. Outils de test d'utilisabilité

6.8. Analyse du comportement des utilisateurs avec Python

6.8.1. Techniques d'analyse et le Tracking
6.8.2. Interprétation des données et métriques
6.8.3. Amélioration continue sur la base des données

6.9. Amélioration basée sur le Feedback avec Python

6.9.1. Gestion et analyse du Feedback
6.9.2. Cycles de feedback et amélioration permanente
6.9.3. Stratégies de mise en œuvre d'un changement efficace

6.10. Tendances futures de l'UI/UX avec Python

6.10.1. Innovations et tendances émergentes
6.10.2. Impact des nouvelles technologies sur l'UI/UX
6.10.3. Préparer l'avenir du design

Module 7. Traitement des données et Big Data avec Python

7.1. Utilisation de Python en matière de données

7.1.1. Python dans la science des données et l'analyse
7.1.2. Bibliothèques essentielles pour les données
7.1.3. Applications et exemples

7.2. Mise en place de l'environnement de développement Python

7.2.1. Installation de Python et des outils
7.2.2. Configuration des environnements virtuels
7.2.3. Outils de Développement Intégré (IDE)

7.3. Variables, types de données et opérateurs Python

7.3.1. Variables et types de données primitifs
7.3.2. Structures de données
7.3.3. Opérateurs arithmétiques et logiques

7.4. Contrôle de flux: Conditionnelles et boucles

7.4.1. Structures de contrôle conditionnel (if, else, elif)
7.4.2. Boucles (for, while) et contrôle de flux
7.4.3. Compréhension de listes et expressions génératrices

7.5. Fonctions et modularité avec Python

7.5.1. Utilisation des fonctions
7.5.2. Paramètres, arguments et valeurs de retour
7.5.3. Modularité et réutilisation du code

7.6. Gestion des erreurs et des exceptions avec Python

7.6.1. Erreurs et exceptions
7.6.2. Gestion des exceptions avec try-except
7.6.3. Création des exceptions personnalisés

7.7. Outil IPython

7.7.1. Outil IPython
7.7.2. Utilisation d'IPython pour l'analyse des données
7.7.3. Différences avec l'interpréteur Python standard

7.8. Jupyter Notebooks

7.8.1. Jupyter Notebooks
7.8.2. Utilisation des blocs-notes pour l'analyse des données
7.8.3. Publication des blocs-notes Jupyter

7.9. Les meilleures techniques de codage Python

7.9.1. Style et conventions (PEP 8)
7.9.2. Documentation et commentaires
7.9.3. Stratégies de test et de débogage

7.10. Ressources et communautés Python

7.10.1. Ressources en ligne et documentation
7.10.2. Communautés et forums
7.10.3. Apprendre et mettre à jour en Python

Module 8. Structures de données et fonctions en Python

8.1. Les ensembles en Python

8.1.1. Opérations et méthodes
8.1.2. Différences et applications pratiques
8.1.3. Itération et compréhension

8.2. Les dictionnaires et leur utilisation en Python

8.2.1. Création et manipulation de dictionnaires
8.2.2. Accès et gestion des données
8.2.3. Patrons et techniques avancées

8.3. Compréhension de listes et de dictionnaires en Python

8.3.1. Syntaxe et exemples
8.3.2. Efficacité et lisibilité
8.3.3. Applications pratiques

8.4. Fonctions sur les données en Python

8.4.1. Créer des fonctions
8.4.2. Portée et espace de noms
8.4.3. Fonctions anonymes et Lambda

8.5. Arguments des fonctions et valeurs de retour en Python

8.5.1. Arguments positionnels et nommés
8.5.2. Valeurs de retour multiples
8.5.3. Arguments variables et mots-clés

8.6. Fonctions Lambda et fonctions d'ordre supérieur en Python

8.6.1. Utiliser les fonctions lambda
8.6.2. Fonctions Map, Filter et Reduce
8.6.3. Applications dans le traitement des données

8.7. Traitement des fichiers en Python

8.7.1. Lire et écrire des fichiers
8.7.2. Manipuler des fichiers binaires et des textes
8.7.3. Bonnes pratiques et gestion des exceptions

8.8. Lire et écrire des fichiers texte et binaires en Python

8.8.1. Formats de fichiers et encodage
8.8.2. Gestion des fichiers volumineux
8.8.3. Sérialisation et désérialisation (JSON, pickle)

8.9. Contextes et opérations sur les fichiers

8.9.1. Utiliser le gestionnaire de contexte (avec)
8.9.2. Techniques de traitement des fichiers
8.9.3. Sécurité et gestion des erreurs

8.10. Bibliothèques de modélisation Python

8.10.1. Scikit-learn
8.10.2. TensorFlow
8.10.3. Pytorch

Module 9. Traitement des données en Python avec NumPy et Pandas

9.1. Créer et manipuler des Arrays avec NumPy

9.1.1. NumPy
9.1.2. Opérations de base avec Arrays
9.1.3. Manipulation et transformation de Arrays

9.2. Opérations vectorisées avec Arrays

9.2.1. Vectorisation
9.2.2. Fonctions universelles (ufunc)
9.2.3. Efficacité et performance

9.3. Indexation et segmentation dans NumPy

9.3.1. Accès aux éléments et Slicing
9.3.2. Indexation avancée et booléenne
9.3.3. Réorganisation et sélection

9.4. Séries Pandas et DataFrames

9.4.1. Pandas
9.4.2. Structures de données dans Pandas
9.4.3. Manipulation des DataFrames

9.5. Indexation et sélection dans Pandas

9.5.1. Accès aux données dans les séries et les DataFrames
9.5.2. Méthodes de sélection et de filtrage
9.5.3. Utilisation de loc et iloc

9.6. Opérations avec Pandas

9.6.1. Opérations arithmétiques et alignement
9.6.2. Fonctions d'agrégation et de statistiques
9.6.3. Transformations et application de fonctions

9.7. Traiter des données incomplètes dans Pandas

9.7.1. Détection et traitement des valeurs nulles
9.7.2. Remplissage et suppression des données incomplètes
9.7.3. Stratégies de traitement des données incomplètes

9.8. Fonctions et applications dans Pandas

9.8.1. Concaténation et fusion de données
9.8.2. Regroupement et agrégation (groupby)
9.8.3. Pivot Tables y Crosstabs

9.9. Visualisation avec Matplotlib

9.9.1. Matplotlib
9.9.2. Création de graphiques et personnalisation
9.9.3. Intégration avec Pandas

9.10. Personnalisation des graphiques dans Matplotlib

9.10.1. Styles et paramètres
9.10.2. Graphiques avancés ( scatter, bar, etc.)
9.10.3. Création de visualisations complexes

Module 10. Techniques avancées et applications pratiques avec NumPy et Pandas

10.1. Chargement de données à partir de différentes sources

10.1.1. Importation à partir de CSV, Excel et de bases de données
10.1.2. Lecture de données d'API et du web
10.1.3. Stratégies de traitement des données volumineuses

10.2. Stockage de données en Python

10.2.1. Exporter vers différents formats
10.2.2. Efficacité du stockage
10.2.3. Sécurité et confidentialité des données

10.3. Stratégies de nettoyage des données en Python

10.3.1. Identifier et corriger les incohérences
10.3.2. Normalisation et transformation des données
10.3.3. Automatisation des processus de nettoyage

10.4. Transformation avancée des données dans Pandas

10.4.1. Techniques de manipulation et de transformation
10.4.2. Combiner et restructurer des DataFrames
10.4.3. Utilisation des expressions régulières dans Pandas

10.5. Combiner des DataFrames dans Pandas

10.5.1. Merge, Join et concaténation
10.5.2. Gestion des conflits et des clés
10.5.3. Stratégies de combinaison efficaces

10.6. Transformation avancée et pivotement des données dans Pandas

10.6.1. Pivot et Melt
10.6.2. Techniques de reshape et de transposition
10.6.3. Applications dans l'analyse des données

10.7. Séries temporelles dans Pandas

10.7.1. Traitement des dates et des heures
10.7.2. Resampling et Window Functions
10.7.3. Analyse des tendances et de la saisonnalité

10.8. Gestion avancée des index dans Pandas

10.8.1. Indices multiniveaux et hiérarchiques
10.8.2. Sélection et manipulation avancées
10.8.3. Optimisation des requêtes

10.9. Stratégies d'optimisation des performances

10.9.1. Amélioration de la vitesse et de l'efficacité
10.9.2. Utilisation de Cython et Numba
10.9.3. Parallélisme et traitement distribué

10.10. Projets pratiques de manipulation de données

1.10.1. Développement d'exemples concrets
10.10.2. Intégration de techniques Python
1.10.3. Stratégies pour résoudre des problèmes de données complexes

Ce programme innovant est adapté pour vous permettre de rester au courant des dernières tendances et technologies, vous assurant ainsi d'être à la pointe de l'innovation en matière de développement de software”