Python avancé pour le calcul parallèle en entreprise : optimisation des performances | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Python avancé pour le calcul parallèle en entreprise : optimisation des performances

Cette formation s’adresse aux équipes techniques souhaitant réduire significativement la durée de leurs calculs intensifs grâce au parallélisme avec Python. Les participants apprendront à identifier les goulots d’étranglement dans leurs codes, à sélectionner les bonnes bibliothèques (multiprocessing, concurrent.futures, Dask) et à architecturer des solutions scalables adaptées aux contraintes industrielles. Le programme alterne démonstrations pratiques et exercices concrets, couvrant des cas d’usage réels tels que le traitement de grands jeux de données, la simulation numérique ou l’automatisation de workflows. À l’issue du parcours, chaque participant disposera d’un référentiel de bonnes pratiques directement applicables dans son environnement professionnel.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les principes du calcul parallèle et ses enjeux industriels
• Savoir identifier et mesurer les opportunités de parallélisation dans un code existant
• Maîtriser les bibliothèques Python dédiées (multiprocessing, concurrent.futures, Dask)
• Optimiser les performances d’applications métiers via des architectures parallèles
• Appliquer ces techniques à des cas concrets issus de l’entreprise

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Maîtrise des bases du langage Python (structures de contrôle, fonctions, modules). Expérience en développement logiciel souhaitée. Connaissance basique des algorithmes de calcul intensif un plus.
• Public visé : Toute entreprise souhaitant optimiser ses traitements batch, simulations ou analyses de données en exploitant le parallélisme avec Python.