Le langage incontournable pour la data et l'automatisation. Inspiré de Kaggle Learn — Python : 7 leçons courtes, chacune avec un tutoriel et un mini-défi pratique.
~5 h estimées 7 leçons 7 exercices
Prépare : Pandas · Intro to Machine Learning · Intro to SQL (sur Kaggle). Ici : bases solides avant nos parcours payants data & IA.
Leçon 1
Tutoriel Exercice
Hello, Python
Syntaxe rapide, affectation de variables et nombres.
Python se lit presque comme de l'anglais. Chaque instruction occupe une ligne ; les blocs se délimitent par l'indentation (4 espaces).
print() affiche dans la console. Les commentaires commencent par #.
Les nombres : int (entiers) et float (décimaux). Opérateurs : +, -, *, /, // (division entière), ** (puissance).
Exercice — Température
Convertis 37 °C en °F avec la formule F = C × 9/5 + 32. Affiche le résultat.
Indice : fahrenheit = celsius * 9 / 5 + 32
Ton code
Langage: Python
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Langages : JavaScript, Python, Java, C# (Mono côté Judge0). Ne colle jamais de mots de passe ni de données personnelles. Limites de temps / charge possibles.
Leçon 2
Tutoriel Exercice
Fonctions et aide
Appeler des fonctions, en définir, utiliser l'aide intégrée.
Une fonction regroupe des instructions réutilisables : def nom(param): puis corps indenté.
return envoie une valeur. Appel : nom(arg).
Fonctions utiles dès le début : len(), round(), abs(), min(), max(), sum().
help(round) ou round? dans un notebook affiche la documentation — même idée que la doc officielle Python.
Exercice — Périmètre
Définis perimeter(width, height) qui retourne le périmètre d'un rectangle. Teste avec 3 et 4 → 14.
Indice : return 2 * (width + height)
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if condition: … elif autre: … else: … — chaque branche indentée.
Style data : filtrer des lignes « si age >= 18 » repose sur la même logique.
Exercice — Catégorie d'âge
Fonction age_group(age) → 'mineur' si < 18, 'adulte' si < 65, sinon 'senior'.
Indice : Enchaîne if / elif / else.
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Leçon 4
Tutoriel Exercice
Listes
Indexation, tranches (slicing) et modification.
Liste : scores = [10, 20, 30]. Index 0-based : scores[0] → 10, scores[-1] → dernier.
len(scores), sum(scores), min(scores) — agrégats fréquents en analyse de données.
Exercice — Top 3
À partir de scores = [12, 45, 23, 67, 34], affiche les 3 plus grandes valeurs (tri décroissant).
Indice : sorted(scores, reverse=True)[:3]
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Leçon 5
Tutoriel Exercice
Boucles et list comprehensions
for, while, et la syntaxe [ … for … in … ].
for x in collection: … — parcourt listes, strings, range(n).
while condition: … — tant que la condition est vraie (attention aux boucles infinies).
List comprehension : [x * 2 for x in nums] — compact et idiomatique en Python data.
Filtre : [x for x in nums if x > 0].
Exercice — Carrés pairs
Liste des carrés des entiers pairs de 1 à 10 : [4, 16, 36, 64, 100].
Indice : [n*n for n in range(1, 11) if n % 2 == 0]
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Dict : user = {'name': 'Ada', 'role': 'dev'}. Accès user['name'] ou user.get('name', default).
Parcourir : for k, v in d.items(): …
En data : une ligne de table = souvent un dict {colonne: valeur}.
Exercice — Compteur de mots
word_count(text) retourne un dict {mot: occurrences} (mots séparés par espaces, minuscules).
Indice : split(), boucle, dict.get(w, 0) + 1
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Leçon 7
Tutoriel Exercice
Bibliothèques externes
import, pip et premiers pas vers pandas / numpy.
import math puis math.sqrt(16). from math import sqrt pour importer un symbole.
pip install nom_paquet — gestionnaire de paquets (venv recommandé en projet).
Écosystème data : pandas (tables), numpy (tableaux numériques), matplotlib (graphiques).
Sur Kaggle, les notebooks incluent déjà pandas — prochaine étape naturelle du parcours Learn.
Exercice — math.sqrt
Importe math et affiche la racine carrée de 144.
Indice : import math
print(math.sqrt(144))
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Suite du parcours
Comme sur Kaggle après « Python » : data manipulation, ML ou SQL.