1. A propos du cours

1. Auteur : Sandra Dérozier & Thomas Duigou
2. Type : Formation pratique (PDF support de cours)
3. Langue : Français
4. Licence : Creative Commons

2. Prérequis

1. Connaissance des bases de la programmation Python (syntaxe, structures de contrôle, types de données).
2. Familiarité avec la manipulation de fichiers et les structures de données courantes (listes, dictionnaires).
3. Contexte ou intérêt pour le traitement de données, en particulier en bioinformatique.

3. Publique cible

Ce cours s'adresse aux chercheurs, ingénieurs, techniciens ou étudiants en bioinformatique, biologie ou sciences des données qui possèdent déjà les fondamentaux de Python et qui souhaitent automatiser des traitements de données complexes, créer des modules réutilisables et utiliser des bibliothèques spécialisées pour l'analyse et la visualisation de données scientifiques.

4. Outils matériels et logiciels

4.1 Outils matériels

1. Un ordinateur avec un système d'exploitation standard (Windows, macOS, Linux).
2. Connexion internet pour l'installation des bibliothèques et l'accès à la documentation.

4.2 Outils logiciels

1. Une distribution Python 3.x (Anaconda est fortement recommandée).
2. L'environnement de développement JupyterLab et les Jupyter Notebooks.
3. Les bibliothèques Python : numpy, pandas, biopython, matplotlib.
4. Un gestionnaire d'environnements (Conda) pour installer les dépendances.

5. Champs d'applications

1. Bioinformatique : Traitement de séquences biologiques (ADN, protéines), analyse de données génomiques.
2. Science des données : Nettoyage, reformatage et analyse de jeux de données complexes issus de fichiers texte.
3. Automatisation de tâches : Création de scripts robustes pour des pipelines d'analyse répétitifs.
4. Visualisation scientifique : Génération de graphiques et de représentations visuelles pour l'analyse et la publication.

6. Courte description

Formation pratique de deux jours en Python avancé, axée sur l'automatisation de traitements de données en bioinformatique. Elle couvre les fonctions, modules, gestion d'erreurs, expressions régulières et l'usage des bibliothèques scientifiques majeures (numpy, pandas, biopython, matplotlib) via JupyterLab.

7. Longue description du cours

Cette formation intensive de deux jours, dispensée par Sandra Dérozier et Thomas Duigou, est conçue pour transformer une connaissance basique de Python en une maîtrise pratique des concepts avancés, avec une application immédiate en bioinformatique et en science des données. La pédagogie repose sur un équilibre 20% théorie / 80% pratique, garantissant que chaque concept est immédiatement mis en œuvre sur des cas concrets.

Le parcours commence par une introduction aux environnements interactifs modernes avec Jupyter Notebooks et JupyterLab, présentés comme des cahiers électroniques essentiels pour la recherche reproductible. Les participants apprennent à les manipuler pour intégrer du code exécutable, du texte formaté et des visualisations dans un seul document.

Le cœur technique du cours explore en profondeur la création et l'utilisation de fonctions Python. Les concepts de passage d'arguments, de valeurs de retour multiples (tuples, listes) et de la portée des variables (locale vs globale) sont clarifiés à travers des exercices pratiques, comme la création d'un outil pour le reverse-complément de séquences d'ADN ou la traduction de codons en acides aminés à l'aide d'un dictionnaire de code génétique.

L'enseignement progresse ensuite vers la structuration du code avec la création de modules personnalisés. Les apprenants sont guidés pour encapsuler leurs fonctions dans des modules réutilisables (.py), documentés avec des docstrings, et apprennent à les importer. Cette partie est cruciale pour développer des outils pérennes et bien architecturés.

La gestion des erreurs via le mécanisme try...except est enseignée pour renforcer la robustesse des scripts face aux entrées utilisateur ou aux fichiers inattendus, évitant ainsi l'arrêt brutal des programmes.

Une section est dédiée aux expressions régulières (regex), un outil puissant pour la recherche et l'extraction de motifs complexes dans des données textuelles, compétence indispensable en traitement de séquences biologiques ou de logs.

Enfin, le cours présente un tour d'horizon des modules essentiels de la bioinformatique et de la data science : NumPy pour le calcul numérique sur tableaux, pandas pour la manipulation de données tabulaires, Biopython pour les opérations bioinformatiques spécialisées, et matplotlib pour la visualisation. L'objectif final est de rendre les participants autonomes dans la conception et la mise en œuvre de tâches complexes d'extraction, de reformatage et d'analyse de données.

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