1. A propos du cours

1. Auteur : Université Paris 2 Panthéon-Assas
2. Type : TD/Travaux Dirigés
3. Langue : Français
4. Licence : Université Paris 2

2. Courte description du cours

Cours de programmation Python pour l'économie et la gestion. Couvre les bases du langage, les structures de données, les bibliothèques scientifiques et applications en analyse économique.

3. Longue description du cours

Ce travaux dirigés de Python est spécialement conçu pour les étudiants en économie et gestion de l'Université Paris 2 Panthéon-Assas. Le document offre une introduction complète à la programmation Python avec une orientation appliquée aux sciences économiques et à la gestion de données.

Le cours commence par les fondamentaux de Python en présentant l'environnement de développement et les concepts de base de la programmation. Les étudiants découvrent les variables, les types de données élémentaires et les opérations de base essentielles pour manipuler des données économiques.

Une partie importante est consacrée aux structures de données fondamentales en Python. Le document explique en détail les listes pour stocker des séries de valeurs, les tuples pour les données immuables, les dictionnaires pour l'association clé-valeur, et les ensembles pour les collections non ordonnées. Chaque structure est illustrée par des exemples concrets en économie.

Les structures de contrôle sont abordées de manière approfondie avec les instructions conditionnelles (if, else, elif) pour la prise de décision algorithmique et les boucles (for, while) pour l'automatisation des traitements. Ces concepts sont appliqués à des cas réels comme l'analyse de séries temporelles économiques.

Le cours introduit les fonctions comme outil de modularisation du code, en expliquant comment définir des fonctions, utiliser des paramètres et des arguments, et gérer les valeurs de retour. Des exemples spécifiques montrent comment créer des fonctions pour calculer des indicateurs économiques.

Une section clé du document présente les bibliothèques scientifiques Python essentielles pour l'analyse économique. Les étudiants découvrent NumPy pour le calcul numérique, Pandas pour la manipulation de données tabulaires, et Matplotlib pour la visualisation graphique. Ces outils sont appliqués à l'analyse de données économiques et financières.

Le TD inclut de nombreux exercices pratiques orientés vers les applications en économie et gestion : calcul d'indicateurs économiques, analyse de données de marché, traitement de séries temporelles, et création de visualisations pour des rapports économiques.

L'approche pédagogique combine théorie et pratique avec des exercices progressifs qui permettent aux étudiants de développer des compétences solides en programmation appliquée à l'économie. Le document sert de base pour des analyses plus avancées en économétrie et en science des données économiques.

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