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Tristan
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- Programmation
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Étudiant en thèse de physique, titulaire d'un diplôme d'ingénieur en photonique des cours de Python pour la science
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À propos de Tristan
Je suis doctorant en physique spécialisé en optique quantique et en développement d’horloges atomiques. Passionné par la programmation scientifique, j’utilise Python quotidiennement pour modéliser des systèmes physiques complexes, traiter des données expérimentales et automatiser des bancs optiques. Avec une formation d’ingénieur en photonique et plusieurs années de pratique en recherche, j’ai acquis une expertise avancée dans : la simulation numérique (équations différentielles, méthodes de Monte Carlo, dynamique quantique), l’analyse de données à grande échelle, l’optimisation de code (CPU/GPU, CUDA, parallélisation), et l’automatisation d’expériences de laboratoire. En parallèle de ma thèse, j’aime transmettre ma passion pour les sciences et aider mes élèves à progresser, qu’il s’agisse d’apprendre les bases de Python, de réussir un projet académique ou de développer des outils de recherche performants. Mon approche est pédagogue, progressive et orientée pratique : on apprend en manipulant, en visualisant et en résolvant de vrais problèmes scientifiques.
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À propos du cours
- Primaire
- Collège
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niveaux :
Primaire
Collège
Seconde
Première
Terminale
BTS
Licence
Formation pour adultes
École maternelle
Débutant
Intermédiaire
Expérimenté
Enfant
- Français
- Anglais
Toutes les langues parlées pour le cours :
Français
Anglais
Apprendre Python par et pour la science, avec une approche pratique et adaptée au niveau de l’élève. Débutants : bases du langage, variables, boucles, fonctions, librairies scientifiques. Intermédiaires : numpy, matplotlib, pandas, organisation de projet, bonnes pratiques. Avancés : Simulation numérique (SciPy, intégrateurs, équations différentielles). Analyse de grands jeux de données (pandas, h5py, netCDF). Visualisation avancée (3D, animation, publication scientifique). Automatisation et contrôle d’instruments (PyVISA, serial, API). Optimisation et calcul parallèle (multiprocessing, numba, CUDA, GPU). Utilisation de Python dans un contexte de recherche (notebooks reproductibles, Git, workflow de publication).
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