100_days_of_python

100 days of code to python

les etaps de ces 100 jours

1. Bases de Python Création de programmes simples : Écrire des programmes simples qui réalisent des calculs, interagissent avec l'utilisateur, ou effectuent des tâches répétitives. Gestion des entrées/sorties : Lire et écrire des données à partir de fichiers, en utilisant des fonctions de lecture et d’écriture. Manipulation de chaînes de caractères : Apprendre à découper, formater, et manipuler des chaînes pour des applications comme le nettoyage de texte ou la création de messages personnalisés

2. Exercices d'algorithmes Résolution de problèmes algorithmiques : Utiliser des algorithmes classiques pour résoudre des problèmes courants (comme le calcul de la factorielle, les suites Fibonacci, ou la recherche d'éléments dans des listes). Création de structures de données : Implémenter des structures comme les listes chaînées, les piles, et les files d'attente pour gérer des collections de données. Optimisation d'algorithmes : Analyser et améliorer les performances des algorithmes pour les rendre plus rapides et plus efficaces.

3. Introduction à la Programmation Orientée Objet (POO) Les concepts de base de la POO : Apprenez les principes fondamentaux comme les classes, les objets, les attributs et les méthodes. Encapsulation et abstraction : Découvrez comment cacher les détails d’implémentation et créer des interfaces claires pour vos objets. Héritage et polymorphisme : Étudiez la réutilisation du code à travers l’héritage et la flexibilité offerte par le polymorphisme. Création de projets en POO : Mettez en œuvre ces concepts en créant des programmes qui modélisent des objets du monde réel ou des systèmes complexes.

4. Développement Web avec Python Framework Flask : Créez une application web légère avec Flask. Apprenez à structurer vos projets, gérer les routes et intégrer des modèles HTML. Framework Django : Développez des applications web robustes en utilisant Django. Apprenez à configurer une base de données, gérer les modèles et créer des interfaces d'administration.

5. Création d'API REST avec Python FastAPI : Développez des API REST rapides et performantes. Implémentez des fonctionnalités comme la validation automatique des données grâce à Pydantic. Explorez les options avancées comme la documentation automatique via OpenAPI et Swagger. Flask pour les API : Créez des endpoints RESTful simples et flexibles. Gérez les requêtes, les réponses et les authentifications. Django REST Framework (DRF) : Développez des API REST complexes en intégrant DRF à Django. Travaillez avec des serializers pour la conversion des données.

6. Analyse de données avec Pandas et NumPy Traitement de données massives : Utiliser Pandas pour manipuler et nettoyer de grands ensembles de données. Vous pourrez extraire des sous-ensembles spécifiques et effectuer des calculs statistiques. Calculs avancés avec NumPy : Effectuer des opérations mathématiques et statistiques sur des matrices et des tableaux multidimensionnels (moyenne, écart-type, produits matriciels, etc.). Transformation et fusion de données : Apprendre à filtrer, trier, fusionner et agréger des données de manière efficace, pour préparer des jeux de données pour l'analyse ou le machine learning.

7. Data Science et Visualisation Création de visualisations interactives : Créer des graphiques interactifs pour visualiser les relations entre les données, comme les diagrammes de dispersion, les histogrammes ou les cartes thermiques. Analyse exploratoire des données (EDA) : Analyser un jeu de données pour en comprendre la structure, les tendances, les anomalies, etc., en utilisant des outils comme Pandas, Matplotlib et Seaborn. Création de modèles prédictifs : Utiliser des techniques de régression linéaire pour prédire des valeurs à partir de données historiques.

8. Machine Learning avancé Entraînement de modèles de machine learning : Implémenter des modèles de régression, classification et clustering en utilisant Scikit-learn, et les évaluer pour en mesurer la performance. Prédictions avec des modèles pré-entraînés : Appliquer des modèles pré-entraînés sur de nouvelles données pour effectuer des prédictions sur des catégories ou des valeurs continues. Tuning des hyperparamètres : Ajuster les hyperparamètres des modèles pour optimiser leur performance à l'aide de techniques comme la validation croisée ou la recherche sur grille

9. Automatisation des tâches avec Python Automatisation de la gestion de fichiers : Créer des scripts pour organiser, renommer, déplacer ou supprimer des fichiers automatiquement, en fonction de critères spécifiques. Web scraping : Utiliser des bibliothèques comme BeautifulSoup ou Scrapy pour extraire des informations à partir de sites web. Automatisation des e-mails : Créer des scripts pour envoyer automatiquement des e-mails, que ce soit pour des alertes, des rappels ou des rapports générés automatiquement.

10. Projets pratiques Projet d’analyse de données : Créez un projet complet d’analyse de données, depuis l’acquisition et le nettoyage des données jusqu’à la modélisation et la visualisation des résultats. Application de machine learning : Construisez une application qui utilise un modèle de machine learning pour effectuer des prédictions en temps réel, comme la prédiction de tendances boursières ou la classification d'images. Automatisation de processus métier : Appliquez Python pour automatiser des processus dans des contextes réels, comme la gestion de stocks ou la génération de rapports.

outils a Utiliser

Autres domaines a explorer avec Python Création de bots pour interagir avec des API (Twitter, Telegram, etc.). Programmation d’applications bureautiques avec Tkinter ou PyQt. Développement de jeux avec Pygame. Utilisation de Python dans le cloud (AWS Lambda, Google Cloud Functions). Analyse financière et calculs statistiques complexes.