
Cours Python de base
Apprenez Python depuis les bases et commencez à écrire de vrais programmes rapidement. Cette formation vous emmène de l'installation à la programmation orientée objet, en passant par les structures de données, la gestion des fichiers, l'automatisation, et plus encore. Que vous changiez de carrière ou que vous ajoutiez une compétence puissante à votre arsenal, voici les fondations Python dont vous avez besoin.
Ce que votre équipe va maîtriser:
Vous apprendrez à installer Python, à écrire et exécuter des scripts, et à travailler avec les types de données de base, notamment les chaînes, les nombres et les booléens. Vous contrôlerez la logique du programme à l'aide de boucles et de conditions, puis organiserez votre code en fonctions réutilisables. La formation couvre les listes, les dictionnaires, les ensembles et les tuples afin que vous puissiez gérer toute structure de données que Python vous présente. Vous lirez et écrirez des fichiers, gérerez les exceptions et appliquerez les principes de la programmation orientée objet. Des modules complémentaires présentent l'analyse de données avec pandas, la visualisation avec matplotlib, les scripts d'automatisation, les tests et le contrôle de version avec Git.
Comment votre équipe apprend de façon pratique Cours Python de base
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Contenu du cours
8 Chapitres • 35 LeçonsDurée entre 4 et 360 heures (vous décidez)
Chapitre 1MasquerCacher les détailsVoir les détailsEnvironnement Python et premiers pas
Environnement Python et premiers pas
Leçon 1 • Installation de Python et des outils
Couvre l'installation de Python sur les principaux systèmes d'exploitation et le choix d'un IDE. Établit les fondations sur lesquelles chaque chapitre suivant repose.
Leçon 2 • Écriture et exécution de votre premier script
Enseigne la création, la sauvegarde et l'exécution de scripts à partir de la ligne de commande. Relie l'expérimentation avec le REPL à des programmes structurés et reproductibles.
Leçon 3 • L'interpréteur Python et le REPL
Présente l'interpréteur interactif pour une exécution immédiate de code. Les apprenants utilisent le REPL pour tester des expressions avant d'écrire des scripts complets.
Leçon 4 • Fondamentaux de la syntaxe Python
Explique les règles d'indentation, les commentaires et la structure des instructions. Des habitudes de syntaxe correctes évitent les erreurs les plus courantes chez les débutants.
Chapitre 2MasquerCacher les détailsVoir les détailsVariables, types de données et opérateurs
Variables, types de données et opérateurs
Leçon 1 • Variables et affectation
Couvre les règles de nommage des variables, la syntaxe d'affectation et le typage dynamique. Fournit le modèle de stockage de données sur lequel tous les chapitres suivants s'appuient.
Leçon 2 • Types numériques et arithmétique
Explore les types int, float et complex ainsi que les opérateurs arithmétiques. Les apprenants effectuent des calculs et comprennent la précédence des opérateurs.
Leçon 3 • Conversion de types et saisie utilisateur
Couvre le transtypage explicite et la lecture de la saisie utilisateur avec input(). Les apprenants construisent des programmes interactifs qui traitent des données réelles.
Leçon 4 • Chaînes et manipulation de texte
Enseigne la création de chaînes, l'indexation, le découpage et les méthodes courantes. Les compétences en matière de chaînes sont essentielles pour les tâches d'entrée/sortie et de traitement de données.
Leçon 5 • Booléens et opérateurs de comparaison
Présente les valeurs Vrai/Faux, les opérateurs de comparaison et les opérateurs logiques. Ces concepts permettent directement la logique conditionnelle dans le chapitre suivant.
Chapitre 3MasquerCacher les détailsVoir les détailsContrôle de flux et prise de décision
Contrôle de flux et prise de décision
Leçon 1 • Instructions conditionnelles
Enseigne les blocs if, elif et else avec une indentation appropriée. La logique conditionnelle est l'outil principal pour les programmes pilotés par des décisions.
Leçon 2 • Boucles while
Présente la répétition basée sur une condition avec les boucles while et le contrôle de boucle. Les apprenants construisent des programmes de validation d'entrée et de compte à rebours.
Leçon 3 • Modèles de boucle et bonnes pratiques
Explore les motifs d'accumulateur, enumerate() et zip() pour des boucles plus propres. Ces motifs réduisent les erreurs et améliorent la lisibilité du code.
Leçon 4 • Boucles for et itération
Couvre l'itération sur les séquences et l'utilisation de range(). Les boucles for sont le modèle Python standard pour le traitement des collections.
Chapitre 4MasquerCacher les détailsVoir les détailsFonctions et réutilisabilité du code
Fonctions et réutilisabilité du code
Leçon 1 • Fonctions lambda et fonctions d'ordre supérieur
Présente les fonctions anonymes et le passage de fonctions en tant qu'arguments. Ces motifs permettent des transformations de données concises de style fonctionnel.
Leçon 2 • Paramètres et arguments
Enseigne les arguments positionnels, de mot-clé, par défaut et de longueur variable. Une gestion flexible des arguments rend les fonctions largement réutilisables.
Leçon 3 • Bases de la récursivité
Couvre la conception de fonctions récursives avec des cas de base et des étapes récursives. Les apprenants résolvent des problèmes comme la factorielle et la suite de Fibonacci de manière récursive.
Leçon 4 • Portée et espaces de noms
Explique les portées locale, englobante, globale et intégrée en utilisant la règle LEGB. La connaissance de la portée évite les bugs subtils d'ombrage de variables.
Leçon 5 • Définition et appel de fonctions
Couvre la syntaxe def, les appels de fonction et l'instruction return. Les fonctions sont l'unité principale d'organisation du code en Python.
Chapitre 5MasquerCacher les détailsVoir les détailsStructures de données : listes, tuples et ensembles
Structures de données : listes, tuples et ensembles
Leçon 1 • Listes : création et opérations de base
Enseigne les littéraux de liste, l'indexation, le découpage et la mutation. Les listes sont le type de séquence le plus polyvalent de Python et apparaissent dans presque tous les programmes.
Leçon 2 • Méthodes de liste et compréhensions
Couvre append, insert, remove, sort et les compréhensions de liste. Les compréhensions remplacent les boucles verbeuses par des expressions concises et lisibles.
Leçon 3 • Ensembles : collections uniques
Présente la création d'ensembles, les tests d'appartenance et les opérations sur les ensembles. Les ensembles gèrent efficacement la déduplication et la logique mathématique des ensembles.
Leçon 4 • Tuples : séquences immuables
Explique la création de tuples, le déballage et les avantages de l'immuabilité. Les tuples sont préférés pour les données fixes et les valeurs de retour de fonction.
Chapitre 6MasquerCacher les détailsVoir les détailsDictionnaires et mappage de données
Dictionnaires et mappage de données
Leçon 1 • Structures de données imbriquées
Couvre les dicts de listes, les listes de dicts et l'imbrication à plusieurs niveaux. Les structures imbriquées modélisent des données du monde réel comme les enregistrements JSON et les fichiers de configuration.
Leçon 2 • Itération sur les dictionnaires
Enseigne l'itération avec keys(), values() et items(). Un parcours efficace est essentiel pour traiter les données de configuration et d'enregistrement.
Leçon 3 • Bases du dictionnaire
Couvre la création de dictionnaires, l'accès clé-valeur et la mutation. Les dictionnaires sont l'outil principal de Python pour les données structurées et étiquetées.
Leçon 4 • Méthodes de dictionnaire et compréhensions
Explore get(), setdefault(), update() et les compréhensions de dict. Ces outils réduisent le code standard et gèrent les clés manquantes en toute sécurité.
Chapitre 7MasquerCacher les détailsVoir les détailsGestion de fichiers et exceptions
Gestion de fichiers et exceptions
Leçon 1 • Lecture et écriture de fichiers texte
Enseigne open(), les modes de lecture et l'instruction with pour un accès sécurisé aux fichiers. Les E/S de fichiers connectent les programmes au stockage persistant et aux données externes.
Leçon 2 • Exceptions personnalisées et bonnes pratiques
Enseigne la définition de classes d'exception personnalisées et quand les utiliser. Les exceptions personnalisées rendent la gestion des erreurs expressive et spécifique au domaine.
Leçon 3 • Gestion des exceptions avec Try et Except
Présente les blocs try, except, else et finally pour la gestion des erreurs. Une gestion appropriée des exceptions empêche les plantages et améliore l'expérience utilisateur.
Leçon 4 • Travailler avec les fichiers CSV
Couvre le module csv pour lire et écrire des données tabulaires. Le CSV est le format le plus courant pour échanger des données structurées entre outils.
Chapitre 8MasquerCacher les détailsVoir les détailsProgrammation orientée objet en Python
Programmation orientée objet en Python
Leçon 1 • Classes et objets
Couvre la définition de classe, l'instanciation et la méthode __init__. Les classes sont le plan pour créer des objets structurés avec état.
Leçon 2 • Méthodes et propriétés
Enseigne les méthodes d'instance, les méthodes de classe, les méthodes statiques et les propriétés. Ces outils contrôlent la façon dont les objets exposent et protègent leurs données.
Leçon 3 • Modules, packages et structure de projet
Enseigne l'importation de modules, la création de packages et l'organisation de projets multi-fichiers. Une bonne structure rend les projets POO évolutifs et maintenables.
Leçon 4 • Héritage et polymorphisme
Explique l'héritage simple, la redéfinition de méthode et super(). L'héritage permet la réutilisation du code et le comportement polymorphique entre classes apparentées.
Leçon 5 • Encapsulation et méthodes spéciales
Couvre le name mangling, les méthodes dunder et la surcharge d'opérateurs. Les méthodes spéciales intègrent des classes personnalisées à la syntaxe intégrée de Python.
Votre certificat valide de réussite
Ce cours est pour vous :
Personne en reconversion : veut acquérir une compétence technique recherchée pour entrer sur le marché du travail.
Professionnel du marketing : a besoin d'automatiser des rapports et de gérer des données de manière autonome.
Étudiant universitaire : construit une base en programmation avant d'entrer dans la vie active.
Propriétaire de petite entreprise : cherche à optimiser ses opérations grâce à des scripts personnalisés simples.
Futur analyste de données : a besoin des bases de Python avant d'aborder les outils d'apprentissage automatique.
Passionné : désireux de réaliser des projets personnels comme des jeux, des robots ou des utilitaires.
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