Qu'est-ce que Python ? Tout ce que vous devez savoir pour commencer

Quel est le point commun entre la NASA, Spotify, Google et JP Morgan Chase ? Ces entreprises utilisent toutes Python au quotidien.

Python est un langage de programmation puissant et polyvalent qui joue un rôle essentiel dans une grande variété de solutions technologiques. Qu'il s'agisse d'applications web, de moteurs de recherche, de jeux, de logiciels d'animation ou même d'autres langages de programmation, Python est au cœur de l'innovation.

Ces dernières années, Python a connu un regain de popularité, devenant l'un des langages de programmation les plus utilisés à travers le monde. Ses applications s'étendent à de nouveaux domaines passionnants, tels que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et la science des données.

En fait, Python occupe la première place dans l'indice TIOBE en raison de sa croissance et de son utilisation constantes. Compte tenu de son adoption généralisée et de sa polyvalence, il est plus important que jamais de comprendre Python.

Dans ce guide complet, nous allons explorer le monde de Python, son histoire, sa montée en popularité, les différents parcours professionnels qu'il prend en charge, et bien plus encore.

Qu'est-ce que Python ?

Python est un puissant langage de programmation de haut niveau connu pour sa lisibilité et sa simplicité. Il suit le paradigme de la programmation orientée objet, ce qui signifie qu'il est organisé autour d'objets plutôt que d'actions, ce qui le rend intuitif et efficace pour les développeurs.

La philosophie de conception de Python met l'accent sur la lisibilité et la simplicité du code, ce qui permet aux développeurs d'écrire un code clair et logique pour des projets de petite ou de grande envergure. En tant que langage de haut niveau, Python fait abstraction d'une grande partie de la complexité liée à la programmation, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur la résolution des problèmes plutôt que de se préoccuper des détails techniques sous-jacents.

Python est au cœur de nombreuses technologies et applications que nous utilisons quotidiennement. Par exemple, YouTube l'utilise pour le traitement des vidéos et les moteurs de recherche pour traiter de grandes quantités de données.

Pourquoi Pourquoi Python Aussi populaire?

Python est régulièrement considéré comme l'un des langages de programmation les plus populaires au monde. En fait, Python a revendiqué la première place de l'indice TIOBE Programming Community à plusieurs reprises, y compris en 2023, solidifiant ainsi sa position de langage préféré des développeurs.

Dans l'enquête Stack Overflow Developer Survey 2024, Python a été classé comme le langage de programmation le plus utilisé et le plus souhaité. Ce classement constant met en évidence l'influence croissante de Python et son adoption généralisée dans divers domaines.

Résultats de l'enquête Stack Overflow Developer Survey 2024 sur les langages de programmation.

La popularité de Python peut être attribuée à plusieurs facteurs :

1. Python est polyvalent et flexible

Python est un langage à usage général, ce qui signifie qu'il peut être utilisé pour créer une grande variété d'applications. Du développement web à l'analyse de données, de l'intelligence artificielle au calcul scientifique, la polyvalence de Python est inégalée.

Par exemple, les data scientists utilisent Python pour générer des visualisations et manipuler des données, tandis que les développeurs web s'en servent pour créer des sites web dynamiques.

2. Python est simple et facile à apprendre

La syntaxe simple et épurée de Python en fait un langage idéal pour les débutants. Ses commandes sont basées sur l'anglais et sa présentation simple permet aux nouveaux programmeurs de comprendre facilement le code. Cette simplicité rend également Python adapté au développement rapide et au prototypage, réduisant ainsi le temps nécessaire pour passer du concept à la mise en œuvre.

Si vous souhaitez commencer à apprendre Python, consultez notre cours d'introduction à Python. 

3. Python est un logiciel libre

La nature open-source de Python a permis le développement d'un vaste écosystème de bibliothèques et de frameworks. Que vous ayez besoin d'outils pour le développement web (Django, Flask), l'analyse de données(pandas, NumPy), l'apprentissage automatique (TensorFlow, scikit-learn), ou toute autre tâche, Python a une bibliothèque pour cela.

Cette vaste collection de ressources accélère le développement et permet aux développeurs de se concentrer sur la résolution des problèmes plutôt que de réinventer la roue.

4. Python bénéficie d'un soutien important de la part de la communauté

Python s'enorgueillit d'une communauté importante et active de développeurs qui contribuent à son amélioration continue. Ce soutien communautaire signifie qu'il existe d'innombrables tutoriels, forums et documentations disponibles pour aider les nouveaux venus et les développeurs expérimentés.

La communauté florissante favorise également la création de nouveaux outils, bibliothèques et cadres, améliorant encore les capacités de Python.

5. Python est utilisé partout

L'utilisation généralisée de Python dans divers secteurs d'activité en fait une compétence précieuse pour les développeurs. Des entreprises du monde entier, des géants de la technologie comme Google et Facebook aux institutions financières comme JP Morgan Chase, s'appuient sur Python pour leurs solutions technologiques.

Cette omniprésence garantit que les développeurs Python sont très demandés, ce qui en fait un choix de carrière judicieux.

6. Python est en constante évolution

Python évolue continuellement pour répondre aux besoins des développeurs modernes. Les versions récentes, telles que Python 3.10 et 3.11, ont apporté des améliorations significatives en termes de performances et de nouvelles fonctionnalités, ce qui permet au langage de rester pertinent et efficace.

Il en résulte que davantage de personnes connaissent Python et sont plus susceptibles de l'utiliser pour leurs propres projets ou de le suggérer à d'autres.

Comparaison de Python avec d'autres langages de programmation

Quand Était Python Créé?

Python a été conçu à la fin des années 1980 pour succéder au langage de programmation ABC, qui, malgré ses capacités de haut niveau et sa simplicité, présentait des limites qui ont entravé son adoption à grande échelle.

ABC a été conçu pour remplacer BASIC, un langage de programmation datant de 1964. Bien qu'ABC offre de nombreuses fonctionnalités utiles, il n'est pas extensible et n'a pas la flexibilité nécessaire pour une utilisation plus large, servant principalement de langage d'enseignement. Ces limites ont incité son créateur à développer un nouveau langage qui conservait les points forts de l'ABC tout en remédiant à ses faiblesses.

La première version de Python, la 0.9.0, a été publiée en 1991 sur alt.sources, un des premiers forums Internet de partage de code source. Cette première version présentait de nombreux aspects fondamentaux qui définissent Python aujourd'hui, notamment une conception orientée objet, un système de modules, des fonctions, la gestion des exceptions et des types de données essentiels tels que les listes, les dictionnaires et les chaînes de caractères.

Depuis ses humbles débuts en tant que projet visant à améliorer l'ABC, Python a considérablement évolué, devenant l'un des langages de programmation les plus populaires et les plus utilisés au monde. Son développement a été guidé par une forte communauté de contributeurs et par l'accent mis sur la simplicité et la lisibilité, ce qui en fait un outil de prédilection pour les développeurs de divers domaines.

Qui a inventé Python ?

Python a été inventé par Guido van Rossum alors qu'il travaillait au Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) aux Pays-Bas. M. Van Rossum a participé activement au développement du langage ABC, mais il a trouvé frustrantes plusieurs limitations et un manque d'extensibilité :

"J'avais un certain nombre de griefs à l'égard de la langue ABC, mais j'aimais aussi beaucoup ses caractéristiques. Il était impossible d'étendre le langage ABC (ou son implémentation) pour remédier à mes plaintes - en fait, son manque d'extensibilité était l'un de ses plus gros problèmes". - Guido van Rossum

Animé par le désir de créer un langage plus souple et plus puissant, M. van Rossum a commencé à développer Python dans le cadre d'un projet secondaire pendant la période des fêtes de fin d'année en 1989. Cet effort extrascolaire a finalement conduit à la création de Python, qu'il a nommé d'après le groupe comique britannique Monty Python, reflétant son sens de l'humour irrévérencieux.

Tout au long de sa carrière, M. van Rossum est resté profondément impliqué dans le développement de Python. Il a occupé le poste de Dictateur bienveillant pour la vie (BDFL), guidant l'évolution de la langue jusqu'à ce qu'il quitte ses fonctions en 2018. Ses contributions au domaine du développement logiciel vont au-delà de Python, avec notamment la création de Mondrian, un outil de révision de code utilisé par Google.

Même si son nom n'est pas aussi connu que celui de géants de la technologie comme Steve Jobs ou Bill Gates, le travail de Guido van Rossum a eu un impact profond sur le développement de logiciels et la technologie dans le monde entier.

Comment Python a évolué Au fil du temps années années

Python a connu de nombreux changements au cours de sa vie, ce qui n'est pas surprenant étant donné que le langage a commencé comme un projet de loisir de van Rossum et est devenu l'un des langages de programmation les plus en vue au monde.

Voici quelques exemples de l'évolution de Python en fonction des besoins des développeurs et de l'évolution des technologies :

Une chronologie des versions et des fonctionnalités de Python

Développements en cours à Python

Le développement de Python ne s'est pas arrêté aux versions majeures. Les mises à jour intermédiaires introduisent continuellement de nouvelles fonctionnalités, des améliorations de performance et de sécurité. Les versions récentes, telles que Python 3.9, 3.10 et 3.11, ont apporté d'importantes optimisations et de nouvelles fonctionnalités syntaxiques qui rendent le code Python plus expressif et plus efficace.

La communauté Python joue un rôle crucial dans l'évolution du langage. La Python Software Foundation (PSF) et d'innombrables bénévoles contribuent au développement de Python, veillant à ce qu'il reste pertinent et puissant. L'approche axée sur la communauté a conduit à un écosystème florissant de paquets tiers disponibles via le Python Package Index (PyPI), ce qui permet d'étendre encore les capacités de Python.

Bibliothèques, cadres et paquets Python

Depuis sa sortie initiale, la communauté Python a connu une croissance exponentielle, conduisant au développement d'un vaste ensemble de bibliothèques et de frameworks.

Ces outils ont élargi l'applicabilité de Python dans de nombreux domaines, notamment le développement web, la science des données et l'intelligence artificielle. Par exemple, des bibliothèques comme TensorFlow et scikit-learn ont fait de Python une pierre angulaire de la recherche et des applications en IA et en ML.

Si vous êtes intéressé par les bibliothèques avancées de Python, rendez-vous dans notre section de cours sur l'apprentissage automatique.

Python et l'essor de la science des données.

Dans le monde actuel axé sur les données, on ne saurait trop insister sur l'importance de ces dernières. La science des données s'est imposée comme une discipline cruciale, combinant les mathématiques, les statistiques et la programmation pour extraire des informations significatives à partir de vastes quantités de données. Ces informations aident les entreprises à prendre des décisions éclairées, à stimuler l'innovation et à résoudre des problèmes complexes.

Python est devenu une pierre angulaire de la science des données en raison de sa polyvalence, de sa facilité d'utilisation et de ses puissantes bibliothèques. Avec SQL et R, Python est l'un des langages de programmation les plus populaires dans ce domaine

Qui utilise Python ?

Python est utilisé par des entreprises et des professionnels dans un large éventail de secteurs pour créer des sites Web, développer des composants logiciels, construire des applications et travailler avec des technologies de données, d'IA et d'apprentissage automatique. Sa polyvalence et sa facilité d'utilisation en font un choix populaire tant pour les startups que pour les entreprises établies.

Entreprises utilisant Python

Python est utilisé par certaines des plus grandes entreprises du monde, ce qui témoigne de son adoption généralisée et de sa polyvalence. Voici quelques exemples notables :

• Google: Python est l'un des langages officiels de Google et est largement utilisé pour la construction de systèmes, d'outils d'évaluation de code et de divers services.
• NASA: Python est utilisé pour diverses applications scientifiques et d'ingénierie, notamment l'analyse de données et la simulation.
• Spotify: Le géant du streaming musical utilise Python pour l'analyse des données et les services backend.
• Netflix: Python alimente divers aspects des activités de Netflix, des algorithmes de recommandation à l'analyse des données.
• JP Morgan Chase: Python est utilisé dans le secteur financier pour l'analyse quantitative et les stratégies de trading.
• Facebook: Utilise Python pour la gestion de l'infrastructure, l'analyse des données et divers services backend.
• Instagram: La populaire plateforme de médias sociaux utilise Python pour son backend, tirant parti de sa simplicité et de son évolutivité.

Rôles professionnels utilisant Python

La flexibilité de Python signifie qu'il est précieux dans de nombreux rôles professionnels, y compris, mais sans s'y limiter :

• Scientifiques de données: Utilisez Python pour l'analyse de données, la visualisation et la construction de modèles d'apprentissage automatique.
• Développeurs Web: Utilisez des frameworks comme Django et Flask pour créer des applications web robustes.
• Ingénieurs en logiciel: Développer une variété de solutions logicielles, depuis les scripts de système jusqu'aux applications à grande échelle.
• Ingénieurs en apprentissage automatique: Exploitez les bibliothèques d'apprentissage automatique de Python pour construire et déployer des modèles.
• Analystes de données: Manipulez et analysez de grands ensembles de données à l'aide d'outils tels que Pandas et NumPy.
• Ingénieurs DevOps: Utilisez Python pour automatiser les flux de travail, gérer l'infrastructure et déployer des applications.
• Chercheurs: Utilisez Python pour le calcul scientifique et les simulations de recherche.
• Développeurs de jeux: Utilisez Python pour créer des scripts et construire la logique du jeu.
• Spécialistes du référencement: Automatisez les tâches et analysez les données web pour améliorer le classement dans les moteurs de recherche.

Parcours professionnels et salaires moyens en Python

Consultez l'article du blog Salaires des développeurs Python pour en savoir plus sur la rémunération des professionnels Python.

Le large éventail d'applications de Python et la diversité de sa base d'utilisateurs soulignent son statut de langage de programmation de premier plan.

Que peut faire Python ?

La meilleure question est peut-être de savoir ce que Python ne peut pas faire.

Bien que Python soit le plus souvent considéré comme un langage de codage pour les sites web, les apps, les projets de science des données, d'IA et de ML, ses applications vont bien au-delà de ces domaines.

Explorons quelques-unes des façons (parfois surprenantes) dont Python est utilisé :

1. Analyse et visualisation des données

Python est bien adapté aux tâches de science des données en général, et cela inclut l'analyse et la visualisation des données. Avec Python, les analystes peuvent trier, manipuler et glaner des informations de haut niveau à partir des données. Ils peuvent également utiliser le langage pour créer des visuels percutants mettant en évidence leurs résultats.

Il existe un nombre croissant de bibliothèques et de frameworks Python pour l'analyse et la visualisation des données, notamment Pandas Visualization, Plotly et Matplotlib, pour n'en citer que quelques-uns. Qu'il s'agisse d'un simple diagramme ou d'un rapport statistique complexe, Python dispose d'outils qui peuvent vous aider.

Une autre raison pour laquelle Python est un langage privilégié pour la science des données est que tout le monde peut l'utiliser. Les analystes et les professionnels de la veille stratégique ne sont pas toujours des programmeurs ou des développeurs, mais Python est suffisamment convivial pour que les personnes sans formation en informatique puissent s'y adapter facilement.

La spécialité de DataCamp est d'enseigner aux particuliers et aux employés de grandes entreprises comme Google comment utiliser Python et d'autres langages de science des données.

2. Applications de programmation

Python étant un langage de programmation à usage général, il peut être utilisé pour créer toutes sortes d'applications web et mobiles, des produits de services financiers avancés aux composants d'un jeu de course de F1.

Python est également fréquemment utilisé pour programmer des répertoires de fichiers, créer des interfaces utilisateur graphiques (GUI) et des interfaces de programmation d'applications (API), et bien d'autres choses encore.

Si vous pouvez y penser, il y a de fortes chances que vous puissiez le construire (ou au moins de nombreux composants clés) avec Python.

Vous souhaitez apprendre à créer des applications Python ? Consultez notre parcours professionnel de programmeur Python.

3. IA et apprentissage automatique

Python est le langage idéal pour les applications d'IA et de ML en raison de sa stabilité, de sa flexibilité et de sa simplicité. Il permet aux développeurs d'écrire un code fiable et lisible et de réaliser des prototypes rapidement.

Des bibliothèques telles que scikit-learn, TensorFlow et Keras fournissent des outils puissants pour construire et déployer des modèles d'apprentissage automatique, ce qui rend Python indispensable pour le développement de technologies de pointe.

Si vous souhaitez travailler à la pointe de la technologie, le cursus professionnel Machine Learning Scientist with Python de DataCamp peut vous y aider.

4. Analyse financière et fintech

Dans le monde de la finance, Python est privilégié pour les analyses quantitatives et qualitatives et le traitement de grands ensembles de données.

Il permet d'automatiser des tâches telles que le calcul du risque, la gestion de portefeuilles d'actions, le suivi des tendances du marché et la visualisation des données boursières. Python fait également partie intégrante du développement de produits fintech, avec des entreprises comme Venmo, Robinhood et Affirm qui utilisent Python dans leurs piles technologiques.

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5. Marketing et optimisation des moteurs de recherche (SEO)

Python est de plus en plus utilisé dans le marketing digital et le référencement. Il permet d'automatiser les tâches, de catégoriser les mots-clés, d'extraire et d'analyser les données, et de mettre en œuvre des modifications sur plusieurs pages web.

Les bibliothèques de traitement du langage naturel (NLP) comme SpaCy aident les professionnels du référencement à optimiser le contenu et à analyser les tendances de recherche.

Django, un cadre web populaire, simplifie le processus d'optimisation technique du référencement.

6. Développement de jeux

Python n'est pas le langage de programmation le plus courant ou le plus populaire pour le développement de jeux, et peu de jeux sont écrits entièrement en Python. Mais il est souvent utilisé par les développeurs pour d'autres tâches, telles que l'établissement de liens entre les modules C et C++.

Cela ne veut pas dire que vous ne pouvez pas construire un jeu complet avec Python - regardez Unknown Horizons si vous voulez voir un jeu qui n'utilise que Python. La plupart des jeux utilisent plusieurs langages ; par exemple, des jeux célèbres comme Les Sims 4 et Battlefield 2 utilisent tous du code Python pour des éléments critiques tels que la logique du jeu.

PyGame, un ensemble multiplateforme de modules Python conçus pour la création de jeux vidéo, aide les développeurs dans les tâches liées à Python.

7. Conception graphique

Python est un langage utile lorsqu'il s'agit de développer des applications de conception graphique. Il est utilisé dans les logiciels d'imagerie 2D, notamment les programmes bien connus Gimp et Paint Shop Pro. Il y a aussi DrawBot, une application open-source populaire qui aide les utilisateurs à créer des graphiques en 2D à l'aide du code Python.

Les graphistes qui travaillent avec des sites web ou des images numériques peuvent utiliser Python régulièrement.

Preuve supplémentaire de la polyvalence de Python, des logiciels d'animation 3D tels que Blender et Lightwave utilisent également Python.

8. Donner naissance à d'autres langages de programmation

La simplicité et la syntaxe claire de Python ont inspiré la création d'autres langages de programmation comme Go (Golang) et Cobra. Il constitue également un excellent point de départ pour l'apprentissage du codage, car sa facilité d'utilisation rend la transition vers d'autres langages de programmation plus simple une fois que les bases de Python sont maîtrisées.

Les diverses applications de Python et sa convivialité en font un outil précieux pour de nombreuses tâches. Que vous analysiez des données, développiez des applications ou exploriez de nouvelles frontières technologiques, Python dispose des outils et des bibliothèques nécessaires pour soutenir vos efforts.

Python en action : Échantillons de code

Voici quelques exemples de code qui mettent en valeur les capacités de Python en matière de manipulation de données, de visualisation et d'apprentissage automatique à l'aide de bibliothèques modernes. Cette section a pour but de vous donner un aperçu de la langue.

1. Trouver la moyenne d'une liste de nombres

import numpy as np

# Creating an array consisting of numbers from 1 to 10
a = np.arange(1, 11)

print("The generated array looks like:")
print(a)

print("The average of the numbers in the array:")
print(np.mean(a))

# The above code in just one line
print("The result of the average for the short version:")
print(np.mean(np.arange(1, 11)))

Sortie :

The generated array looks like:
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
The average of the numbers in the array:
5.5
The result of the average for the short version:
5.5

2. Multiplication de matrices avec NumPy

import numpy as np

# Creating matrices using NumPy
b = np.array([[2, 3], [4, 5]])
c = np.array([[6, 7], [8, 9]])
d = np.array([1, 10])

print("The matrices look like:")
print("b =\n", b)
print("c =\n", c)
print("d =", d)

# Multiplication of 2-D arrays
bc = np.matmul(b, c)
print("Result of b * c =\n", bc)

# Multiplication of 2-D and 1-D arrays
cd = np.dot(c, d)
print("Result of c * d =", cd)

Sortie :

The matrices look like:
b =
 [[2 3]
 [4 5]]
c =
 [[6 7]
 [8 9]]
d = [ 1 10]
Result of b * c =
 [[36 41]
 [64 73]]
Result of c * d = [76 98]

3. Visualiser des données avec Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generating some data
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# Creating a simple plot
plt.plot(x, y, label='Sine Wave')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Sine Wave Example')
plt.legend()
plt.show()

Sortie :

Un graphique affichant une onde sinusoïdale.

4. Apprentissage automatique de base avec scikit-learn

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Loading the Iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Splitting the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Training a RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# Making predictions
y_pred = clf.predict(X_test)

# Evaluating the model
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy of the RandomForest model: {accuracy:.2f}")

Sortie :

Accuracy of the RandomForest model: 1.00

Bibliothèques Python par cas d'utilisation

Apprendre Python : Des bases au niveau avancé

La simplicité de Python signifie que même ceux qui n'ont aucune expérience de la programmation peuvent commencer à utiliser le langage immédiatement. Qu'il s'agisse d'un employé de bureau automatisant des tâches routinières, d'un spécialiste du marketing envoyant des courriels à intervalles réguliers ou d'un étudiant apprenant à coder, Python est accessible à tous.

Cependant, il existe une différence significative entre ce que vous pouvez réaliser avec des compétences de base en Python et ce que vous pouvez faire avec une expertise de niveau avancé ou intermédiaire. Tout comme l'apprentissage d'un instrument de musique, la maîtrise de Python nécessite de la pratique et un renforcement progressif des compétences. Bien que vous puissiez commencer par de simples scripts, avec le temps et les efforts, vous pouvez évoluer vers le développement d'algorithmes complexes, la création d'applications web sophistiquées ou la réalisation d'analyses de données avancées.

Les experts Python sont impliqués dans une variété de tâches complexes, de la construction de systèmes d'IA qui génèrent leurs propres algorithmes au développement de nouvelles API et à la résolution de problèmes du monde réel. Que vous soyez novice en matière de Python, que vous cherchiez à approfondir vos connaissances ou que vous visiez la maîtrise, des ressources sont à votre disposition pour vous aider à atteindre vos objectifs.

Résumé

Python est puissant, flexible et incroyablement polyvalent. Sa nature conviviale et intuitive, associée à des capacités de développement rapide et à une grande facilité d'apprentissage, en font l'un des langages de programmation les plus populaires au monde.

Les applications de Python s'étendent à travers les industries, alimentant les technologies dans le développement web, la science des données, l'intelligence artificielle, la finance, et plus encore. Sa popularité et son utilisation devraient croître, faisant de Python une compétence essentielle pour les professionnels modernes.

Apprendre Python est un investissement intelligent pour quiconque cherche à améliorer ses perspectives de carrière. Que vous aspiriez à devenir un programmeur polyvalent, un scientifique des données, un ingénieur en IA ou en ML, ou un autre professionnel de la technologie, Python vous ouvre les portes de nombreuses opportunités de carrière à forte demande. De plus, les carrières nécessitant des compétences en Python sont souvent assorties de salaires impressionnants en raison de la forte demande et de l'offre relativement faible de professionnels qualifiés.

Prêt à vous lancer dans l'aventure Python ? Consultez des ressources complètes et des cours adaptés à tous les niveaux de compétence. Que vous soyez un débutant complet ou un utilisateur avancé, il y a un chemin à suivre.