Se former en Python avancé pour le calcul parallèle en entreprise : optimisation des performances | universitepariscite

Python avancé pour le calcul parallèle en entreprise : optimisation des performances propose un chemin balisé, du premier module au certificat.

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

• 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

[{"module": "Principes du calcul parallèle et optimisation des performances", "content": "Introduction aux architectures parallèles (CPU, GPU, cluster). Concepts clés : threads vs processus, charge de travail, granularité. Outils de profiling pour détecter les goulots d’étranglement. Présentation des métriques pertinentes (temps d’exécution, utilisation CPU/RAM).", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Bibliothèques Python pour le calcul parallèle : multiprocessing et concurrent.futures", "content": "Mise en œuvre de multiprocessing pour paralléliser des tâches indépendantes. Gestion des pools de processus, synchronisation et partage de mémoire. Utilisation de concurrent.futures pour une approche haut niveau. Exercices sur des cas simples (calculs répétitifs, traitements de fichiers).", "dur

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).