Python est l'un des langages les plus populaires, utilisé dans divers domaines : apprentissage automatique, création de sites web, tests logiciels, etc. Apprenez-en plus sur son utilisation par les développeurs et les non-développeurs.
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Le langage de programmation Python, l'un des langages de programmation les plus populaires au monde, est utilisé pour tout, de l'algorithme de recommandation de Netflix au logiciel qui contrôle les voitures autopilotées. Le langage de programmation Python est un langage polyvalent, ce qui signifie qu'il est conçu pour être utilisé dans toute une série d'applications, notamment la science des données, le développement de logiciels et de sites web, l'automatisation, et plus généralement pour faire avancer les choses.
Examinons de plus près ce qu'est Python, ce qu'il peut faire et comment vous pouvez commencer à l'apprendre.
Python est un langage de programmation informatique souvent utilisé pour créer des sites web et des logiciels, automatiser des tâches et effectuer des analyses de données. Le langage de programmation Python est un langage polyvalent, ce qui signifie qu'il peut être utilisé pour créer une grande variété de programmes différents et qu'il n'est pas spécialisé dans des problèmes spécifiques. Cette polyvalence, ainsi que sa convivialité pour les débutants, en ont fait l'un des langages de programmation les plus utilisés aujourd'hui.
Selon une étude de Statista, Python est le troisième langage de programmation le plus utilisé par les développeurs du monde entier [1].
Le saviez-vous ? Le nom Python vient de Monty Python. Lorsque Guido van Rossum a créé Python, il lisait également les scripts du Monty Python's Flying Circus de la BBC. Il pensait que le nom Python était convenablement court et légèrement mystérieux.
Le langage de programmation Python est couramment utilisé pour le développement de sites web et de logiciels, l'automatisation des tâches, l'analyse, et la visualisation des données. Comme il est relativement facile à apprendre, Python a été adopté par de nombreux non-programmeurs, tels que les comptables et les scientifiques, pour une variété de tâches quotidiennes, comme l'organisation des finances.
« L'écriture de programmes est une activité très créative et gratifiante », explique Charles R Severance, professeur à l'université du Michigan et à Coursera, dans son livre Python for Everybody. « Vous pouvez écrire des programmes pour de nombreuses raisons, allant de gagner votre vie à résoudre un problème difficile d'analyse de données, en passant par vous amuser et aider quelqu'un d'autre à résoudre un problème. »
Qu'est-ce que vous pouvez faire avec Python? Certaines choses incluent :
Analyse de données et apprentissage automatique
Développement web
Automatisation ou création de scripts
Tests de logiciels et prototypage
Tâches quotidiennes
Vous pouvez apprendre la programmation Python en seulement deux mois tout en obtenant un certificat pour booster votre CV en vous inscrivant au programme en ligne Python for Everybody. Si vous n'êtes pas sûr d'utiliser vos nouvelles compétences en Python pour faire avancer votre carrière, vous pouvez envisager de tester le cours gratuitement. Si vous changez d'avis et souhaitez obtenir un certificat, vous pouvez toujours passer à l'option payante.
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Apprenez à programmer et à analyser des données avec Python. Développer des programmes pour collecter, nettoyer, analyser et visualiser les données.
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Compétences que vous acquerrez :
Conception de la base de données, Protocoles de réseau, SQL, Services web, Restful API, EXtensible Markup Language (XML), Programmation Informatique, Traitement des données, Interface de programmation d'application (API), Modélisation des données, Web scraping, Collecte de données, JSON, Bases de données relationnelles, Principes de programmation, structures de données, Visualisation de Données, Systèmes de base de données, Programmation en Python, Gestion des bases de données, Gestion des fichiers, Manipulation de données, Importation/exportation de données, Environnement de développement, Algorithmes, Logiciel de Visualisation de Données, Analyse des Données, Analyse exploratoire des données (AED), Données non structurées, Programmation orientée objet (POO), TCP/IP, HyperText Markup Language (HTML), Accès aux données, Capture des données, Installation du logiciel
Voici un aperçu de quelques-unes des utilisations courantes de Python.
Python est devenu un élément essentiel de la science des données, permettant aux data analysts et autres professionnels d'utiliser le langage pour effectuer des calculs statistiques complexes, créer des visualisations de données, élaborer des algorithmes d'apprentissage automatique, manipuler et analyser des données, et effectuer d'autres tâches liées aux données.
Le langage de programmation Python permet de créer un large éventail de visualisations de données différentes, telles que des graphiques linéaires et à barres, des diagrammes circulaires, des histogrammes et des graphiques en 3D. Python dispose également d'un certain nombre de bibliothèques qui permettent aux codeurs d'écrire des programmes d'analyse de données et d'apprentissage automatique plus rapidement et plus efficacement, comme TensorFlow et Keras.
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Apprenez des compétences très demandées comme l'analyse statistique, Python, les modèles de régression et l'apprentissage automatique en moins de 6 mois.
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niveau Avancées
Durée moyenne : 6 mois
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez :
Apprentissage automatique, Analyse de régression, Logiciel Tableau, Échantillonnage (statistiques), Analyse exploratoire des données (AED), Ingénierie des caractéristiques, Éthique des données, Storytelling de données, Programmation orientée objet (POO), Analyse des Données, Visualisation de Données, Science des données, Logiciel de Visualisation de Données, Programmation en Python, Statistiques descriptives, Compétences en matière d'entretien, Analyse avancée, Présentation des données, Tests d'hypothèses statistiques, Analyse statistique, Principes de programmation, NumPy, Scripting, Pandas (paquetage Python), structures de données, Algorithmes, Manipulation de données, Analyse de la variance (ANOVA), Modélisation statistique, Apprentissage supervisé, Probabilités et statistiques, Compétences analytiques, Business Analytics, Analyse de corrélation, Modélisation prédictive, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Intelligence artificielle, Analyse de valeur et de rentabilité, Gestion de projet, Apprentissage automatique, Communication, Stratégies de communication, Analytique, Communication avec les parties prenantes, Prise de décision fondée sur les données, Maîtrise des données, Éthique des affaires, Project Management, Gestion des flux de travail, Apprentissage non supervisé, Algorithme de forêt aléatoire, Arbre de décision, Mesure de la performance, Algorithmes d'apprentissage automatique, Optimisation des performances, Arbre de classification et de régression (CART), Inférence statistique, Statistiques, Tests A/B, Probabilité, Distribution de probabilité, Communication technique, Méthodes statistiques, Programmation Statistique, Nettoyage des données, Validation des données, Traitement des données, Transformation de données, Qualité des données
Le langage de programmation Python est souvent utilisé pour développer le backend d'un site web ou d'une application, c'est-à-dire les parties que l'utilisateur ne voit pas. Le rôle de la programmation Python dans le développement web peut inclure l'envoi de données vers et depuis des serveurs, le traitement de données et la communication avec des bases de données, le routage d'URL et la garantie de la sécurité. Python propose plusieurs frameworks pour le développement web. Les plus couramment utilisés sont Django et Flask.
Parmi les métiers du développement web qui utilisent Python, citons les ingénieurs backend, les ingénieurs full stack, les développeurs Python, les ingénieurs logiciels et les ingénieurs DevOps.
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Durée moyenne : 8 mois
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Compétences que vous acquerrez :
Conception de la base de données, Contrôle des versions, Systèmes de gestion de bases de données, Développement Web complet, Hébergement en nuage, Développement Web Front-End, Conception et développement de sites web, SQL, Restful API, Développement web back-end, Programmation Informatique, Django (Framework Web), Programmation orientée objet (POO), Git (Système de contrôle des versions), Bootstrap (Framework Front-End), Bases de données relationnelles, Commandes Unix, structures de données, Programmation en Python, GitHub, Validation des données, Authentifications, Interface de programmation d'application (API), Débogage, Autorisation (informatique), Documentation du logiciel, EXtensible Markup Language (XML), JSON, Conception de l'API, Optimisation des performances, Outils de test, MySQL, Tests unitaires, Applications Web, Test de logiciels, Développement d'applications, Comptes d'utilisateurs, Côté serveur, Bases de données, Algorithmes, Informatique, Communication technique, Visualisation des logiciels, Communication, Principes de programmation, Pseudo-code, Logique computationnelle, Développement du programme, Pensée informatique, HyperText Markup Language (HTML), Modélisation des données, Développement Web, Gestion des bases de données, Serveurs web, Base de données, Sécurité des applications, Cadres d'application, Feuilles de style en cascade (CSS), Javascript, Évolutivité, Cloud Computing, Conception de sites web réactifs, Environnement virtuel, Langage de requête, NoSQL, Administration de base de données, React.js, HTML et CSS, Cadres JavaScript, Interface utilisateur (UI), Mise en réseau générale, Commandes Linux, Logiciel de collaboration, Interface de ligne de commande, Développement de logiciels, Gestion des fichiers, Linux, Outils de développement de logiciels, Version du logiciel, Développement piloté par les tests (TDD), Environnement de développement, Environnements de développement intégré
Si vous effectuez une tâche de manière répétitive, vous pourriez travailler plus efficacement en l'automatisant à l'aide de Python. L'écriture du code utilisé pour créer ces processus automatisés s'appelle la création de scripts. Dans le monde du codage, l'automatisation peut être utilisée pour vérifier les erreurs dans plusieurs fichiers, convertir des fichiers, exécuter des calculs simples et supprimer les doublons dans les données.
Le langage de programmation Python peut même être utilisé par des débutants pour automatiser des tâches simples sur l'ordinateur, comme renommer des fichiers, trouver et télécharger du contenu en ligne ou envoyer des courriels ou des textes à des intervalles souhaités.
L'automatisation informatique peut être une compétence précieuse à ajouter à votre CV. Vous pouvez apprendre les bases auprès d'un leader de l'industrie technologique avec le programme en ligne suivant :
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Apprenez des compétences très demandées comme Python, Git et l'automatisation informatique pour faire avancer votre carrière
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Compétences que vous acquerrez :
Cloud Computing, Contrôle des versions, Automatisation, Développement professionnel, Communication technique, Services web, Bash (langage de script), Scripting, Git (Système de contrôle des versions), Puppet (outil de gestion de la configuration), Services en nuage, Infrastructure as Code (IaC), Principes de programmation, Gestion de la configuration, Débogage, CI/CD, Tests unitaires, Programmation en Python, GitHub, Compétences en matière d'entretien, Stockage dans le Cloud, Équilibrage de la charge, Évolutivité, Docker (Logiciel), Moniteur du système, Conteneurisation, Kubernetes, DevOps, Architecture de l'infrastructure, Systèmes d'Exploitation, Gestion des fichiers, Commandes Linux, Développement piloté par les tests (TDD), Interface de ligne de commande, Commandes Unix, Unix, Environnement de développement, Script Shell, Langages de script, Gestion de processus OS, Shell Unix, Communication, Sensibilisation à la marque, Prompt engineering, IA générative, Résolution de problèmes, Intégration continue, Examen du code, Outils de génie logiciel, Suivi des questions, Outils de développement de logiciels, Version du logiciel, Optimisation des performances, Soutien au système, Gestion des problèmes, Documentation technique, Gestion des performances des applications, Support technique, Dépannage du réseau, Gestion des incidents, structures de données, Programmation Informatique, Algorithmes, Environnements de développement intégré, Pensée informatique, Restful API, Interface de programmation d'application (API), Maintenabilité, Analyse d'images, JSON
Dans le cadre du développement de logiciels, Python peut contribuer à des tâches telles que le contrôle de la compilation, le suivi des bogues et les tests. Avec Python, les développeurs de logiciels peuvent automatiser les tests de nouveaux produits ou de nouvelles fonctionnalités. Parmi les outils Python utilisés pour les tests de logiciels, citons Green et Requestium.
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La programmation Python n'est pas réservée aux programmeurs et aux data scientists. L'apprentissage de Python peut ouvrir de nouvelles possibilités à ceux qui exercent des professions moins gourmandes en données, comme les journalistes, les propriétaires de petites entreprises ou les spécialistes du marketing des réseaux sociaux. Python peut également permettre aux non-programmeurs de simplifier certaines tâches de leur vie. Voici quelques-unes des tâches que vous pourriez automatiser avec Python :
Suivre les cours de la bourse ou des cryptomonnaies
Envoyer un SMS vous rappelant de prendre un parapluie dès qu'il pleut.
Mettre à jour votre liste de courses
Renommer des lots importants de fichiers
Convertir des fichiers texte en feuilles de calcul
Assigner aléatoirement des tâches aux membres de la famille
Remplir automatiquement des formulaires en ligne
Python est populaire pour de nombreuses raisons. Voici un aperçu plus approfondi de ce qui le rend si polyvalent et si facile à utiliser pour les programmeurs.
Il possède une syntaxe simple qui imite le langage naturel, ce qui le rend plus facile à lire et à comprendre. Cela permet de construire des projets plus viteet de les améliorer plus rapidement.
Il est polyvalent. Python peut être utilisé pour de nombreuses tâches différentes, du développement web à l'apprentissage automatique.
Il est convivial pour les novices, ce qui le rend populaire pour les codeurs débutants.
Il est open source, ce qui signifie qu'il est libre d'utilisation et de distribution, même à des fins commerciales.
Les archives de modules et bibliothèques de Python - des ensembles de codes que des utilisateurs tiers ont créés pour étendre les capacités de Python - sont vastes et ne cessent de croître.
Python dispose d'une grande communauté active qui contribue au pool de modules et de bibliothèques de Python, et agit comme une ressource utile pour les autres programmeurs. Grâce à cette vaste communauté d’entraide, si les programmeurs rencontrent un obstacle, il leur est relativement facile de trouver une solution ; quelqu'un a forcément déjà rencontré le même problème.
Vous n'êtes pas encore prêt à vous engager dans un cours ou un bootcamp ? Vous pouvez lire des guides étape par étape pour apprendre les bases de Python comme la syntaxe, les instructions if-else, les exceptions, et travailler avec les boucles dans les tutoriels de programmation gratuits de Coursera.
Plusieurs cours en ligne sont disponibles pour commencer à apprendre ou continuer à développer vos compétences en Python.
Explorez les bases avec le cours Python Programming Fundamentals de l'Université Duke. En moins de 23 heures, vous apprendrez les structures conditionnelles, les boucles, les opérateurs mathématiques et les types de données, puis vous développerez un programme Python à partir de zéro.
Construisez vos compétences avec la spécialisation Python for Everybody Specialization de l'Université du Michigan. En cinq cours, vous approfondirez les structures de données, l'accès aux données web et l'utilisation des bases de données, pour aboutir à un projet pratique de création de vos propres applications de recherche, de traitement et de visualisation de données.
Entraînez-vous à utiliser les applications Python spécifiques à un métier avec ces cours réputés :
Introduction to Programming with Python and Java Specialization de l'Université de Pennsylvanie
Applied Data Science with Python Specialization de l'Université du Michigan
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Ce cours d'introduction est conçu pour les débutants et les personnes ayant une expérience limitée de la programmation qui souhaitent se lancer dans le ...
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Compétences que vous acquerrez :
Résolution de problèmes, Développement de logiciels, Programmation en Python, Algorithmes, Débogage, Analyse des Données
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Apprenez à utiliser Python pour la science des données. Familiarisez-vous avec Python et les logiciels essentiels pour la manipulation et la visualisation des données.
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7,914 déjà inscrits
niveau Débutant
Durée moyenne : 1 mois
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez :
Génie logiciel, Pandas (paquetage Python), Manipulation de données, Conception fonctionnelle, Histogramme, Programmation Informatique, Scripting, Importation/exportation de données, Seaborn, NumPy, Gestion des paquets et des logiciels, Matplotlib, Principes de programmation, structures de données, Langages de script, Visualisation de Données, Tracé (graphique), Science des données, Logiciel de Visualisation de Données, Programmation en Python
Apprendre les bases de Python peut prendre de quelques semaines à quelques mois, en fonction de ce que vous voulez apprendre et de la fréquence à laquelle vous apprenez. Mais comme Python a tellement d'utilisations - et d'outils pour soutenir ces utilisations - vous pouvez passer des années à apprendre ses différentes applications.
Le fait de savoir quelles tâches vous souhaitez accomplir et si vous souhaitez utiliser Python à titre professionnel peut déterminer la durée de votre apprentissage de la programmation Python.
En savoir plus : Combien de temps faut-il pour apprendre Python ?
Parmi les centaines de langages de programmation existants, Python reste un choix populaire auprès de nombreuses entreprises et organisations. Parmi les noms familiers d'entreprises qui utilisent Python, citons Google, Meta, Venmo, Spotify, Netflix et Dropbox.
Comme Python est un langage polyvalent, il est utilisé dans une grande variété de domaines et d'activités. Voici quelques exemples de métiers où l'on peut utiliser Python :
Statista. « Most used programming languages among developers worldwide as of 2024, https://www.statista.com/statistics/793628/worldwide-developer-survey-most-used-languages/. » Consulté le 7 janvier 2025.
Équipe éditoriale
L’équipe éditoriale de Coursera est composée de rédacteurs, de rédacteurs et de vérificateurs de fai...
Ce contenu a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.