« J’ai décidé d’apprendre Python, maintenant je fais quoi ? »

Il y a quelques jours, j’ai reçu mon premier commentaire sur De Facto Data :

« Je veux apprendre Python mais je ne sais même pas par où commencer. »

Cette question est loin d’être isolée.
Beaucoup d’ingénieurs comprennent aujourd’hui l’intérêt de Python pour automatiser des tâches, analyser des données ou gagner du temps mais se retrouvent bloqués devant l’immensité des ressources disponibles.
Et pourtant, la plupart ont déjà toutes les compétences nécessaires pour apprendre Python.
Le problème n’est généralement pas la programmation.
Le problème est de savoir quoi apprendre en premier.

Lorsqu’on cherche sur Internet, on tombe rapidement sur des milliers de tutoriels qui parlent de développement web, d’intelligence artificielle, de jeux vidéo ou d’applications mobiles.

Mais lorsqu’on est ingénieur, ce n’est pas forcément ce dont on a besoin.

Si vous hésitez encore sur l’intérêt de Python dans le monde de l’ingénierie, je vous invite également à lire mon article sur les raisons pour lesquelles les ingénieurs mécaniciens devraient apprendre Python.

Alors si vous débutez complètement, voici le parcours que je vous recommande.

Première étape : oubliez l’idée de devenir développeur

C’est une erreur que font beaucoup de débutants.
Vous n’avez pas besoin de devenir développeur logiciel pour utiliser Python efficacement dans votre métier.
Votre objectif n’est pas de créer le prochain réseau social.

Votre objectif est probablement de :

• automatiser des calculs répétitifs ;
• traiter des données issues d’essais ;
• analyser des résultats de simulation ;
• manipuler des fichiers Excel ;
• générer des rapports automatiquement ;
• gagner du temps sur les tâches à faible valeur ajoutée.

Bonne nouvelle : Python est particulièrement adapté à ces usages.

En tant qu’ingénieur, vous possédez déjà l’essentiel :

• la logique ;
• l’analyse ;
• la rigueur ;
• la résolution de problèmes.

L’apprentissage du langage n’est finalement qu’une nouvelle compétence technique à acquérir.

Deuxième étape : apprendre les bases… mais uniquement les bases utiles

Au départ, inutile d’essayer de tout comprendre.
Concentrez-vous sur quelques notions :

Les variables

 masse = 12.5
 vitesse = 28

Les calculs

 energie cinétique = 0.5 masse vitesse**2

Les conditions

 if vitesse > 20:
    print("Attention")

Les boucles

 for i in range(10):
    print(i)

Les fonctions

def calcul_energie(masse, vitesse):
    return 0.5 masse vitesse**2

Ces quelques concepts permettent déjà de résoudre énormément de problèmes d’ingénierie.

Pas besoin dans un premier temps de parler d’architecture logicielle, de design patterns ou de programmation orientée objet avancée.

Troisième étape : travailler sur vos propres problématiques

C’est probablement le conseil le plus important.
Apprenez des choses qui ont à rapport avec votre quotidien car sinon vous allez vite abandonner.

Essayez de reproduire un calcul que vous réalisez déjà sous Excel :

• calcul de contraintes ;
• dimensionnement simple ;
• analyse de mesures ;
• calcul de masse ;
• exploitation de résultats d’essais.

Le fait de travailler sur un problème connu accélère considérablement l’apprentissage.
Vous comprenez déjà la physique du problème, vous n’avez plus qu’à apprendre à la traduire en Python.

Quatrième étape : apprendre à manipuler les données

C’est généralement le moment où Python devient réellement intéressant pour un ingénieur.
Quelques bibliothèques suffisent :

NumPy

Pour les calculs numériques.

import numpy as np

Pandas

Pour manipuler des tableaux de données et des fichiers Excel.

import pandas as pd

Matplotlib

Pour créer des graphiques.

import matplotlib.pyplot as plt

Avec ces trois outils, vous pouvez déjà automatiser une grande partie de vos tâches quotidiennes.

Cinquième étape : automatiser une tâche qui vous agace

Choisissez une activité que vous répétez régulièrement :

• renommer des fichiers ;
• consolider plusieurs Excel ;
• générer des graphiques ;
• analyser des mesures ;
• produire un rapport.

Même si vous ne gagnez que dix minutes par semaine, la satisfaction sera énorme.
C’est souvent à ce moment-là que Python cesse d’être un simple exercice d’apprentissage pour devenir un véritable outil professionnel.

L’erreur à éviter

Beaucoup de débutants pensent devoir attendre d’être « bons en Python » avant de réaliser des projets. C’est l’inverse.

On devient bon parce qu’on réalise des projets.
Personne n’apprend à faire du vélo en lisant un manuel.

Avec Python, c’est pareil.

Écrivez du code.

Faites des erreurs.

Corrigez-les.

Et recommencez.

Quel parcours je recommande aujourd’hui ?

Si vous êtes ingénieur et que vous partez de zéro :

Semaine 1

variables ;
calculs ;
conditions ;
boucles.

Semaine 2

fonctions ;
manipulation de fichiers ;
mini-projets simples.

Semaine 3

découverte de Pandas ;
lecture de fichiers Excel ;
premiers traitements de données.

Semaine 4

graphiques ;
automatisation ;
projet personnel.

En un mois, avec quelques heures de pratique par semaine, il est déjà possible de produire des scripts réellement utiles.

Conclusion

Le plus difficile n’est pas d’apprendre Python.
Le plus difficile est souvent de dépasser la peur de commencer.

Si vous êtes ingénieur, vous possédez déjà les compétences de raisonnement nécessaires. Python n’est qu’un nouvel outil dans votre boîte à outils.

Ne cherchez pas à tout apprendre ; choisissez un problème concret, résolvez-le puis passez au suivant.

C’est exactement ainsi que la plupart des ingénieurs deviennent progressivement autonomes avec Python.

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