28 juin 2016

[Interview] Gaël Pegliasco à propos de sa formation Python Scientifique

Gaël Pegliasco est notre formateur Python Scientifique.

Ingénieur développement et chef de projet, Gaël a plus de 19 ans d’expérience dont 13 sur la conception et le développement de projets web. Expert Python et formateur sur de nombreuses technologies, Gaël n’hésite pas à transmettre la richesse de son expérience au travers de sa pédagogie participative.

Il a accepté de répondre à notre interview pour vous faire découvrir sa nouvelle formation…

HC : Quand et comment as-tu commencé à t’intéresser à « Python Scientifique » ? Quelle est ton expérience sur le sujet ?

J’avais discuté à plusieurs reprises lors de formations (Python initiation/avancé) de ces librairies avec des stagiaires qui utilisaient cet environnement scientifique. J’ai donc par curiosité regardé le sujet de plus près. Il me semblait immense et difficile d’accès tant par la quantité, qualité et parfois la complexité des fonctionnalités proposées.

C’est là que j’ai pris conscience de l’énorme communauté scientifique et industrielle qui utilise le langage Python pour la recherche, la simulation et même en production.

Puis j’ai eu l’occasion d’intervenir sur un outil de statistiques développé par une société bretonne spécialisée dans le secteur pharmaceutique. J’ai pu mettre pieds dans ce milieu très pointu et m’initier au calcul distribué avec celery, numpy, statsmodels et quelques autres librairies.

Après 2 années passées sur ce projet, je voyais déjà plus clair dans cet écosystème et j’ai décidé de proposer une formation sur ce sujet. C’est un sujet de niche, mais avec une communauté très active comme en témoignent les conférences PyData (plusieurs par an à travers le monde) et un domaine très excitant car toujours à la pointe de la recherche. Nos clients travaillent dans tous les secteurs (finance, aérospatial, biologie, atome, traitement du signal, physique, chimie, imagerie, …)

HC : Peux-tu nous présenter cette formation ? Comment se déroule-t-elle ?

La formation est très pratique. Comme toutes mes formations : c’est en pratiquant que l’on comprend, retient, expérimente et se forge une expérience.

La formation commence par les librairies de base: numpy pour le calcul (algèbre linéaire) et matplotlib pour visualiser les données. Car c’est toujours plus parlant et plaisant de consulter ses données et cela aiguise l’appétit.

J’ajoute ensuite la librairie Panda permettant de manipuler des tableaux de données hétérogènes à des fins de statistiques ou traitement. Elle peut traiter de manière très performante des millions d’enregistrements.

Ensuite, fort de toute cette volumétrie de données nous abordons la parallélisation et le calcul distribué.

Enfin nous continuons avec des librairies d’apprentissage automatique et de l’optimisation.

Le tout se fait au travers d’un exercice conducteur, généralement la détection de collisions de satellites en orbite autour de la terre et l’identification de ces derniers – j’ai toujours eu envie de voyager dans l’espace ! Mais l’exercice peut-être adapté à d’autres sujets si tous les participants travaillent dans le même domaine. Ainsi, ils partent avec un programme plus adapté à leurs besoins quotidiens.

HC : Quand et pourquoi faut-il se former à  Python Scientifique ?

Vous êtes un chercheur/ingénieur/financier avec de grands besoins en calculs et visualisation de données, vous êtes utilisateur de logiciels comme MatLab, Mathematica, Statistica, R-Project, Scilab, Octave ou autres outils de simulation mathématiques/statistiques et vous souhaitez étendre les possibilités de ces derniers, vous affranchir de certains coûts ou sortir du mode simulation pure pour passer à la production, alors l’écosystème Python scientifique est une excellente réponse à ces besoins. Probablement la plus plébiscitée par les chercheurs.

Python est en effet devenu aujourd’hui un langage de choix pour les scientifiques et ingénieurs, en raison de sa simplicité de mise en œuvre et de la richesse de son écosystème ; Il est probablement le seul langage à offrir aux informaticiens un environnement open-source complet dédié à la recherche scientifique, aux sciences de l’ingénieur et aux mathématiques.

HC : Peux-tu rappeler aux lecteurs la/les autre(s) formation(s) que tu donnes chez nous ?

Je donne également la formation Python.

 

HC : Merci !

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