1. A propos du cours

1. Auteur : Laurent Risser
2. Type : Support de cours universitaire
3. Langue : Français
4. Licence : Document académique - Usage éducatif

2. Courte description du cours

Cours avancé sur les structures de données en Python et la programmation scientifique. Couvre les arrays NumPy, le traitement d'images avec Scikit-image et l'optimisation numérique. Approche pratique avec exemples concrets.

3. Longue description du cours

Ce support de cours consacré à Python pour la programmation scientifique aborde des concepts avancés dans le domaine du calcul numérique et du traitement des données. Il s'agit de la quatrième session d'un ensemble complet de formation au langage Python.

Le document se structure autour de plusieurs axes principaux :

Manipulation des tableaux NumPy :
- Création et indexation des arrays multidimensionnels
- Opérations mathématiques et statistiques sur les tableaux
- Techniques de masking et de filtrage avancé
- Fonctions de broadcasting pour les opérations entre tableaux de dimensions différentes

Traitement d'images avec Scikit-image :
- Chargement et visualisation d'images
- Conversion entre différents espaces colorimétriques (RGB, HSV, LAB)
- Techniques de filtrage (moyenneur, gaussien, médian)
- Détection de contours et extraction de caractéristiques
- Segmentation d'images par différentes méthodes

Optimisation numérique et méthodes scientifiques :
- Utilisation de Scipy.optimize pour la résolution de problèmes d'optimisation
- Méthodes de minimisation de fonctions (gradient conjugué, Newton)
- Applications aux problèmes de régression et d'ajustement de modèles
- Techniques de régularisation pour les problèmes mal posés

Le cours intègre de nombreux exemples pratiques et exercices d'application permettant de maîtriser concrètement ces outils. Chaque concept théorique est illustré par des implémentations en Python, avec un accent particulier sur l'efficacité computationnelle et les bonnes pratiques de programmation scientifique.

Les compétences acquises à travers ce cours sont directement applicables dans des domaines comme la data science, la vision par ordinateur, la recherche scientifique et l'ingénierie numérique. Le document s'adresse aussi bien aux étudiants qu'aux professionnels souhaitant approfondir leurs connaissances en programmation scientifique avec Python.

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