Plan du cours
Introduction à MATLAB pour la géophysique
- L'environnement et le workflow de MATLAB
- Scripting de base et visualisation des données
- Chargement et manipulation des jeux de données géophysiques
Fondements de la programmation orientée objet en Programming
- Concepts OOP : classes, objets et encapsulation
- Bénéfices de l'OOP dans le calcul scientifique
- Syntaxe de MATLAB pour définir des classes
Création et gestion des classes en MATLAB
- Définition des propriétés et méthodes
- Accès public, privé et protégé
- Constructeurs et instanciation d'objets
Héritage et hiérarchies de classes
- Sous-classement et redéfinition des méthodes
- Classes abstraites et interfaces
- Polymorphisme en OOP MATLAB
Application de l'OOP à la géophysique Data Analysis
- Définition des classes pour les données sismiques, gravimétriques et magnétiques
- Méthodes de prétraitement et de filtrage des données
- Fonctions de visualisation et de tracé dans les classes
Cas d'étude : Workflow de modélisation géophysique
- Construction d'un cadre OOP modulaire pour la modélisation
- Intégration des algorithmes de modélisation en tant que méthodes de classe
- Exportation et documentation des résultats de l'analyse
Bonnes pratiques et optimisation
- Amélioration de la lisibilité et de la maintenabilité du code
- Astuces de performance pour les grands ensembles de données géophysiques
- Gestion de versions et développement collaboratif
Récapitulation et étapes suivantes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts de programmation
- Familiarité avec les principes fondamentaux de la géophysique
- Certains contacts avec MATLAB ou un autre environnement de calcul scientifique
Public cible
- Débutants en MATLAB travaillant en géophysique
- Chercheurs en géophysique se transitionnant vers la programmation orientée objet
- Professionnels cherchant à organiser les workflows de traitement des données géophysiques
Nos clients témoignent (5)
Des exercices de mise en pratique concrets qui étaient pertinents pour notre coeur de métier. Le fait d'avoir un formateur avec un profil scientifique était un vrai plus car nous avons pu échanger en profondeur en ne parlant pas uniquement de programmation mais aussi de sciences et comment joindre les deux. Les TPs en format jupyter notebook étaient intéressants.
Victor - Vermon
Formation - Python for Matlab Users
Construction pratique du code à partir de zéro.
Igor - Draka Comteq Fibre B.V.
Formation - Introduction to Image Processing using Matlab
Traduction automatique
La disponibilité, l'écoute et le relationnel de Guillaume. Il a su s'adapté à notre besoin assez spécifique.
Ugo Imbert - Michelin
Formation - Basic MATLAB Programming
Présentation progressive et application des méthodes
Aurelien Briffaz - CIRAD
Formation - Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Trainer took the initiative to cover additional content outside our course materials to improve our learning.
Chia Wu Tan - SMRT Trains Ltd
Formation - MATLAB Programming
Traduction automatique