Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa)

La polyvalence et la puissance du langage de programmation Python en font un outil transversal indispensable dans une multitude de métiers, allant bien au-delà du développement logiciel. Il est utilisé dans une multitude de métiers, de l'analyse de données à l'intelligence artificielle, en passant par l'automatisation des processus et le développement web. Sa polyvalence et sa facilité d'utilisation en font un atout précieux pour tous les professionnels qui souhaitent automatiser des tâches, analyser des données de manière efficace et développer des solutions technologiques avancées.

L'objectif de la certification « Programmer et automatiser des tâches avec Python » (Tosa) est double :

• Création d’un standard des compétences : faciliter pour les employeurs et les demandeurs d’emploi l’identification des compétences professionnelles nécessaires pour le développement informatique malgré la très grande variété de postes
• Certification des compétences professionnelles : mettre en valeur des compétences professionnelles réelles de l’individu et faire correspondre postes et candidats efficacement, pour simplifier et accélérer l’embauche.

La certification « Programmer et automatiser des tâches avec Python » (Tosa) repose sur un test en ligne précis et fiable qui permet l’évaluation complète des compétences des candidat(e)s sur le langage Python.

Le test « Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa) » évalue les domaines suivants :
Domaine 1 : Langage et syntaxe

• Maîtriser la syntaxe de base et les structures de contrôle : boucles, conditionnels, gestion des erreurs.
• Définir et utiliser des fonctions : création, portée des variables, arguments, fonctions lambda.
• Appliquer des concepts avancés : décorateurs, générateurs, compréhensions de listes, techniques asynchrones.

Domaine 2 : Structures de données et objets

• Manipuler les types de données : listes, tuples, dictionnaires, ensembles.
• Programmation orientée objet : classes, héritage, polymorphisme, principes avancés.
• Gérer et optimiser les données : pandas et optimisation des structures.

Domaine 3 : Modules et packages

• Utilisation et création de modules : importation, structuration en modules réutilisables.
• Développer et distribuer des packages : création et configuration avec setuptools.
• Gérer les environnements et dépendances : environnements virtuels, pip, Docker.

Domaine 4 : Optimisation de code

• Analyser et profiler le code : outils de performance, identification des goulots d'étranglement.
• Améliorer l'efficacité : réduction de la complexité, optimisation des boucles.
• Tester et déboguer : tests unitaires, frameworks (pytest), stratégies de débogage.