Les domaines du test « Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa) » évalués sont :Domaine 1 : Langage et syntaxe Les compétences évaluées :
1.1 Maîtriser la syntaxe de base et les structures de contrôle : maîtriser la syntaxe de base de Python, incluant les boucles, les conditionnels et la gestion des erreurs, pour développer des programmes robustes et efficaces.
1.2 Définir et utiliser des fonctions : créer des fonctions en Python, comprendre la portée des variables, gérer les arguments et retours, et utiliser les fonctions lambda pour simplifier le code et améliorer sa lisibilité.
1.3 Appliquer des concepts avancés de programmation : utiliser les décorateurs, générateurs, compréhensions de listes et techniques asynchrones pour écrire un code Python plus performant et concis.
Domaine 2 : Structures de données et objets Les compétences évaluées :
2.1 Manipuler des types de données primitifs et composés : utiliser les listes, tuples, dictionnaires et ensembles, ainsi que les opérations courantes sur ces structures pour organiser et manipuler efficacement les données en Python.
2.2 Utiliser la programmation orientée objet : créer des classes, utiliser l'héritage et le polymorphisme, et appliquer des principes de conception avancée tels que les classes abstraites et les interfaces pour structurer des programmes orientés objet, facilitant la réutilisation et la maintenance du code.
2.3 Gérer et optimiser les données : manipuler les données de manière avancée avec des bibliothèques comme pandas et optimiser les structures de données pour améliorer les performances des programmes Python.
Domaine 3 : Modules et packages Les compétences évaluées :
3.1 Utilisation et création de modules : importer des modules existants, créer de nouveaux modules et structurer le code en modules réutilisables pour favoriser la modularité et la maintenabilité en Python.
3.2 Développer et distribuer des packages : créer et configurer des packages avec setuptools pour assurer leur distribution efficace.
3.3 Gérer les environnements et les dépendances : utiliser des environnements virtuels, gérer les dépendances avec pip et automatiser les configurations via Docker pour garantir des environnements de développement cohérents et reproductibles.
Domaine 4 : Optimisation de code Les compétences évaluées :
4.1 Analyser et profiler le code : utiliser des outils de mesure pour analyser la performance du code, identifier les goulots d'étranglement, et appliquer des méthodologies afin d'optimiser l'efficacité du programme.
4.2 Améliorer l'efficacité du code : appliquer des techniques pour réduire la complexité du code, optimiser les boucles et utiliser efficacement les ressources afin d'améliorer la performance globale des programmes.
4.3 Tester et déboguer : écrire des tests unitaires et d'intégration, utiliser des frameworks comme 'pytest' et appliquer des stratégies avancées de débogage pour garantir la qualité et la fiabilité du code.
Structurer des programmes selon un algorithme
Se connecter aux sources de données et effectuer des transformations de données
Maîtriser les éléments de lexique et de syntaxe d’un langage pour écrire un programme
Expérimenter la programmation objet en Python
Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa) Maîtriser la programmation avec Python - FNC > FC
Les domaines du test « Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa) » évalués sont :Domaine 1 : Langage et syntaxe Les compétences évaluées :
1.1 Maîtriser la syntaxe de base et les structures de contrôle : maîtriser la syntaxe de base de Python, incluant les boucles, les conditionnels et la gestion des erreurs, pour développer des programmes robustes et efficaces.
1.2 Définir et utiliser des fonctions : créer des fonctions en Python, comprendre la portée des variables, gérer les arguments et retours, et utiliser les fonctions lambda pour simplifier le code et améliorer sa lisibilité.
1.3 Appliquer des concepts avancés de programmation : utiliser les décorateurs, générateurs, compréhensions de listes et techniques asynchrones pour écrire un code Python plus performant et concis.
Domaine 2 : Structures de données et objets Les compétences évaluées :
2.1 Manipuler des types de données primitifs et composés : utiliser les listes, tuples, dictionnaires et ensembles, ainsi que les opérations courantes sur ces structures pour organiser et manipuler efficacement les données en Python.
2.2 Utiliser la programmation orientée objet : créer des classes, utiliser l'héritage et le polymorphisme, et appliquer des principes de conception avancée tels que les classes abstraites et les interfaces pour structurer des programmes orientés objet, facilitant la réutilisation et la maintenance du code.
2.3 Gérer et optimiser les données : manipuler les données de manière avancée avec des bibliothèques comme pandas et optimiser les structures de données pour améliorer les performances des programmes Python.
Domaine 3 : Modules et packages Les compétences évaluées :
3.1 Utilisation et création de modules : importer des modules existants, créer de nouveaux modules et structurer le code en modules réutilisables pour favoriser la modularité et la maintenabilité en Python.
3.2 Développer et distribuer des packages : créer et configurer des packages avec setuptools pour assurer leur distribution efficace.
3.3 Gérer les environnements et les dépendances : utiliser des environnements virtuels, gérer les dépendances avec pip et automatiser les configurations via Docker pour garantir des environnements de développement cohérents et reproductibles.
Domaine 4 : Optimisation de code Les compétences évaluées :
4.1 Analyser et profiler le code : utiliser des outils de mesure pour analyser la performance du code, identifier les goulots d'étranglement, et appliquer des méthodologies afin d'optimiser l'efficacité du programme.
4.2 Améliorer l'efficacité du code : appliquer des techniques pour réduire la complexité du code, optimiser les boucles et utiliser efficacement les ressources afin d'améliorer la performance globale des programmes.
4.3 Tester et déboguer : écrire des tests unitaires et d'intégration, utiliser des frameworks comme 'pytest' et appliquer des stratégies avancées de débogage pour garantir la qualité et la fiabilité du code.
Structurer des programmes selon un algorithme
Se connecter aux sources de données et effectuer des transformations de données
Maîtriser les éléments de lexique et de syntaxe d’un langage pour écrire un programme
Expérimenter la programmation objet en Python
Kiluz
1 Place Pierre Mendes France
34170 Castelnau-le-Lez
Les domaines du test « Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa) » évalués sont :Domaine 1 : Langage et syntaxe Les compétences évaluées :
1.1 Maîtriser la syntaxe de base et les structures de contrôle : maîtriser la syntaxe de base de Python, incluant les boucles, les conditionnels et la gestion des erreurs, pour développer des programmes robustes et efficaces.
1.2 Définir et utiliser des fonctions : créer des fonctions en Python, comprendre la portée des variables, gérer les arguments et retours, et utiliser les fonctions lambda pour simplifier le code et améliorer sa lisibilité.
1.3 Appliquer des concepts avancés de programmation : utiliser les décorateurs, générateurs, compréhensions de listes et techniques asynchrones pour écrire un code Python plus performant et concis.
Domaine 2 : Structures de données et objets Les compétences évaluées :
2.1 Manipuler des types de données primitifs et composés : utiliser les listes, tuples, dictionnaires et ensembles, ainsi que les opérations courantes sur ces structures pour organiser et manipuler efficacement les données en Python.
2.2 Utiliser la programmation orientée objet : créer des classes, utiliser l'héritage et le polymorphisme, et appliquer des principes de conception avancée tels que les classes abstraites et les interfaces pour structurer des programmes orientés objet, facilitant la réutilisation et la maintenance du code.
2.3 Gérer et optimiser les données : manipuler les données de manière avancée avec des bibliothèques comme pandas et optimiser les structures de données pour améliorer les performances des programmes Python.
Domaine 3 : Modules et packages Les compétences évaluées :
3.1 Utilisation et création de modules : importer des modules existants, créer de nouveaux modules et structurer le code en modules réutilisables pour favoriser la modularité et la maintenabilité en Python.
3.2 Développer et distribuer des packages : créer et configurer des packages avec setuptools pour assurer leur distribution efficace.
3.3 Gérer les environnements et les dépendances : utiliser des environnements virtuels, gérer les dépendances avec pip et automatiser les configurations via Docker pour garantir des environnements de développement cohérents et reproductibles.
Domaine 4 : Optimisation de code Les compétences évaluées :
4.1 Analyser et profiler le code : utiliser des outils de mesure pour analyser la performance du code, identifier les goulots d'étranglement, et appliquer des méthodologies afin d'optimiser l'efficacité du programme.
4.2 Améliorer l'efficacité du code : appliquer des techniques pour réduire la complexité du code, optimiser les boucles et utiliser efficacement les ressources afin d'améliorer la performance globale des programmes.
4.3 Tester et déboguer : écrire des tests unitaires et d'intégration, utiliser des frameworks comme 'pytest' et appliquer des stratégies avancées de débogage pour garantir la qualité et la fiabilité du code.
Précisions de l’organisme de formation :
Structurer des programmes selon un algorithme
Se connecter aux sources de données et effectuer des transformations de données
Maîtriser les éléments de lexique et de syntaxe d’un langage pour écrire un programme
Expérimenter la programmation objet en Python
1. Introduction à la programmation avec Python
Environnement de travail
Champs d’application
Scripts, fonctions et classes
Versions architectures et plateformes pour Python
Editeurs et environnements de développement (IDE)
Installation et configuration de Python
2. Créer un premier programme
Écriture d’un programme : syntaxe et instructions
Compilation et exécution du programme
Librairie : rôle et usage
Convention de nommage
Convention syntaxique
Utilisation des commentaires
Améliorer la lisibilité des programmes : indentation du code, découpage du code...
3. Types de bases
Typage faible
Booléens, numériques
Les chaînes de caractères
Conversions de types, casting
Types agrégés : Tuples, List, Set et dictionnaires
4. Opérateurs et expressions
Les différents opérateurs (addition, égalité...)
Combinaison d’opérateurs
Expression booléenne
5. Procédures et fonctions
def(), arguments et valeur de retour
Variables globales et l’instruction globale
Arguments par défaut, *args et **kwargs
Fonctions lambda
6. Gestion des fichiers
Gestion de fichiers et répertoires
Accès séquentiel, aléatoire
Le module os, os.path, shutil, zlib
7. Maintenance, débogage et test des programmes
Savoir interpréter les différents messages d’erreur
Utiliser un débogueur
Tests unitaires
8. Les librairies
Python Accès aux bases de données relationnelles
Programmation graphique UI avec Tkinter
Source : Cariforef des Pays de la Loire - 249773 - Code établissement : 56385
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