Voulez-vous devenir un expert en Programmation Intégrée en Python? Vous combinerez l'élégance du langage avec la puissance de la modularité, facilitant le développement d'applications robustes et efficaces" 

La Programmation Intégrale en Python s'impose comme un choix privilégié pour les développeurs et les entreprises. Tout d'abord, Python est connu pour sa syntaxe claire et lisible, qui facilite la compréhension du code. De plus, sa polyvalence permet l'intégration efficace de différents paradigmes de programmation, tels que la Programmation Orientée Objet, offrant ainsi une approche holistique et adaptable. La Programmation Intégrale se distingue également par son approche modulaire, qui facilite la réutilisation du code et la maintenabilité des projets à long terme. Ainsi, la combinaison de ces deux aspects aboutit à un outil puissant et accessible. 

Dans ce contexte, TECH a développé ce Certificat avancé en Programmation Intégrale en Python, qui couvre un vaste programme d'études visant à fournir aux informaticiens une compréhension complète du langage et à développer des compétences de programmation avancées. Ainsi, la création et l'exécution de programmes Python seront abordées, de même que l'utilisation d'outils de développement intégrés (IDE) pour l'exécution de scripts. 

Le cours abordera également le développement intégral d'applications en Python, de sorte que le professionnel se spécialise dans la conception et la modélisation avancée d'applications, le test et le debugging efficaces, l'optimisation du code, le déploiement et la maintenance d'applications. En outre, les aspects de l'architecture des applications et de la gestion des dépendances, de la sécurité et de l'authentification sont abordés. 

Le programme se concentrera également sur l'utilisation de bibliothèques essentielles, de techniques de contrôle de flux et de fonctions spécifiques pour le traitement des données. Les diplômés apprendront les meilleures pratiques en matière de codage, de style, de conventions, de documentation, de test et de débogage dans le contexte de l'analyse des données. Enfin, les ressources en ligne et les communautés Python seront abordées, ce qui permettra d'accéder à un large éventail de ressources. 

Par conséquent, TECH offrira aux étudiants une certification flexible et 100% en ligne, basée sur la méthodologie révolutionnaire Relearning, qui se concentre sur la répétition des concepts fondamentaux pour renforcer l'assimilation du contenu. 

Profitez de tous les avantages de la Programmation Intégrale en Python, qui simplifie le processus de développement et offre une flexibilité et une puissance incomparables pour répondre aux exigences changeantes du monde numérique"  

Ce Certificat avancé en Programmation Intégrale en Python contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Programmation Intégrale Python 
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit des informations théorique et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle 
• Des exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes  
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel 
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet 

Vous appliquerez les principes SOLID et la conception modulaire, ainsi que l'utilisation d'UML et de diagrammes dans la conception et la modélisation d'applications, le tout grâce à une bibliothèque complète de ressources multimédias les plus innovantes"   

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.  

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles.  

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.   

Vous approfondirez la gestion des références d'objets, des données de collection, des opérations logiques et arithmétiques, ainsi que des concepts clés tels que les entrées/sorties, les fonctions, les strings et la gestion des erreurs"

Grâce à ce Certificat avancé 100% en ligne, vous serez équipé des outils nécessaires pour faire face aux défis réels dans le monde du développement de Logiciels et de l'analyse de données en utilisant Python"

Le contenu du Certificat avancé a été conçu pour fournir aux professionnel une immersion complète dans le champ de la Programmation Intégrale en Python. De la création de programmes au traitement avancé des données, le programme couvrira tous les aspects cruciaux de la formation de développeurs hautement compétents. Ainsi, le contenu ne se limitera pas à la syntaxe claire et lisible de Python, mais approfondira également des concepts avancés tels que la gestion des références d'objets, la conception modulaire et les modèles architecturaux courants. 

De l'analyse des données à la mise en œuvre de projets avancés, ce programme d'études vous dotera des compétences essentielles pour réussir dans le paysage dynamique de la programmation"  

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. Développement d'applications en Python 

2.1. Architecture d'application en Python 

2.1.1. Conception du Software 
2.1.2. Modèles architecturaux communs 
2.1.3. Évaluation des exigences et des besoins 

2.2. Conception et modélisation d'applications Python 

2.2.1. Utilisation de l'UML et des diagrammes 
2.2.2. Modélisation des données et flux d'information 
2.2.3. Principes SOLID et conception modulaire 

2.3. Gestion des dépendances et des bibliothèques en Python 

2.3.1. Gestion des paquets avec Pip 
2.3.2. Utilisation d'environnements virtuels 
2.3.3. Résoudre les conflits de dépendances 

2.4. Modèles de conception dans le développement Python 

2.4.1. Modèles créatifs, structurels et de comportement 
2.4.2. Application pratique des patrons 
2.4.3. Refactorisation et patrons 

2.5. Test et Debugging des applications en Python 

2.5.1. Stratégies de Testing (Unitaire, Intégration) 
2.5.2. Utilisation des Frameworks de test 
2.5.3. Techniques et outils de Débogage 

2.6. Sécurité et authentification en Python 

2.6.1. Sécurité des applications 
2.6.2. Mise en œuvre de l'authentification et de l'autorisation 
2.6.3. Prévention des vulnérabilités 

2.7. Optimisation et performance des applications Python 

2.7.1. Analyse des performances 
2.7.2. Techniques d'optimisation du code 
2.7.3. Gestion efficace des ressources et des données 

2.8. Déploiement et distribution d'applications Python 

2.8.1. Stratégies de déploiement 
2.8.2. Utilisation de conteneurs et d'orchestrateurs 
2.8.3. Distribution et mises à jour continues 

2.9. Maintenance et mises à jour en Python 

2.9.1. Gestion du cycle de vie des logiciels 
2.9.2. Stratégies de maintenance et de refactorisation 
2.9.3. Mises à jour et migration des systèmes 

2.10. Documentation et support technique en Python 

2.10.1. Créer une documentation efficace 
2.10.2. Outils de documentation 
2.10.3. Stratégies d'assistance et de communication avec les utilisateurs 

Module 3. Traitement des données et Big Data avec Python 

3.1. Utilisation de Python en matière de données 

3.1.1. Python dans la science des données et l'analyse 
3.1.2. Bibliothèques essentielles pour les données 
3.1.3. Applications et exemples 

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

3.2.1. Installation de Python et des outils  
3.2.2. Configuration des environnements virtuels 
3.2.3. Outils de Développement Intégré (IDE) 

3.3. Variables, types de données et opérateurs Python 

3.3.1. Variables et types de données primitifs 
3.3.2. Structures de données 
3.3.3. Opérateurs arithmétiques et logiques 

3.4. Contrôle de flux: Conditionnelles et boucles 

3.4.1. Structures de contrôle conditionnel (if, else, elif) 
3.4.2. Boucles (for, while) et contrôle de flux 
3.4.3. Compréhension de listes et expressions génératrices 

3.5. Fonctions et modularité avec Python 

3.5.1. Utilisation des fonctions 
3.5.2. Paramètres, arguments et valeurs de retour 
3.5.3. Modularité et réutilisation du code 

3.6. Gestion des erreurs et des exceptions avec Python 

3.6.1. Erreurs et exceptions 
3.6.2. Gestion des exceptions avec try-except 
3.6.3. Création des exceptions personnalisés 

3.7. Outil IPython 

3.7.1. Outil IPython 
3.7.2. Utilisation d'IPython pour l'analyse des données 
3.7.3. Différences avec l'interpréteur Python standard 

3.8. Jupyter Notebooks 

3.8.1. Jupyter Notebooks 
3.8.2. Utilisation des blocs-notes pour l'analyse des données 
3.8.3. Publication des blocs-notes Jupyter 

3.9. Les meilleures techniques de codage Python 

3.9.1. Style et conventions (PEP 8) 
3.9.2. Documentation et commentaires 
3.9.3. Stratégies de test et de débogage 

3.10. Ressources et communautés Python 

3.10.1. Ressources en ligne et documentation 
3.10.2. Communautés et forums 
3.10.3. Apprendre et mettre à jour en Python

En mettant l'accent sur les meilleures pratiques et les méthodologies modernes, le programme vous poussera à développer des compétences pour concevoir, optimiser et maintenir des applications de manière efficace"