Formation python pour la data science
Présentation de la Formation Python pour la Data Science
Vous êtes data scientist, analyste ou développeur souhaitant découvrir ou approfondir Python pour la data science et le traitement de données ? Cette formation Python est idéale pour acquérir les bases et pratiques avancées en analyse de données, data mining et machine learning.
Quatre jours intensifs pour acquérir les bases de l’utilisation du langage python pour des applications en analyse de données, data mining et data science.
Après une introduction au langage python (ou un rappel si vous avez déjà utilisé python), vous apprendrez à maîtriser les bibliothèques spécialisées en data science, data mining et data visualisation. Basée sur de nombreux exercices pratiques, cette formation vous permet d’être immédiatement opérationnel pour le traitement de vos données grâce à python.
Au cours de cette Formation Python pour la Data Science, vous découvrirez les principales bibliothèques Python dédiées à l’analyse de données et au machine learning :
- pandas pour la manipulation de tableaux et la préparation des données
- Matplotlib, Seaborn et Plotly pour la visualisation et l’exploration visuelle
- scikit-learn pour développer et entraîner des modèles de machine learning
Ces librairies, associées aux Jupyter notebooks, vous permettront de passer rapidement de la théorie à la pratique, afin de devenir autonome pour vos projets de data science.
Formation en petits groupes avec maximum 7 participants pour plus d’échanges avec nos formateurs !
Vous préférez une formation sur 3 jours sans machine learning ? Essayez notre formation python pour l'analyse de données.
Programme détaillé de la Formation python
Objectifs
- Maîtriser les bases de python
- Etre capable d’analyser des données avec python
- Etre capable d’automatiser le traitement de données avec python
- Connaître les outils pour la data science de python
Organisation de la formation python pour la data science
Jour 1 - Python aujourd’hui : bases et bonnes pratiques
- Introduction au langage python
- Pour qui ? Pour quoi faire ? Comment ?
- Les consoles et le débogage en python
- Le langage (la syntaxe, les structures (string, listes, dictionnaires…), les opérateurs et les fonctions)
- Construction d’un outil de calcul de statistiques simples
- Les classes, les objets et la création de bibliothèques
- Python pour le traitement des données
- Le processus de développement d’un outil en python pour la data science
Jour 2 – Manipulation et préparation des données avec pandas
- Importation de données
- CSV, Excel
- Fichiers texte
- Bases de données (SQL – principes, exemples)
- Données issues du web (API, scraping léger)
- Manipulation de données avec pandas
- DataFrame : concepts fondamentaux
- Sélection, filtrage, tri
- Création et transformation de variables
- Jointures et concaténations
- Gestion des données manquantes
- Préparation des données pour l’analyse
- Nettoyage et contrôles de qualité
- Typage des variables
- Variables catégorielles
- Travail sur les dates et les données textuelles
- Agrégations (groupby, pivots)
- Automatisation des traitements
- Fonctions appliquées aux DataFrames
- Chaînage des transformations
- Atelier fil rouge : préparation complète d’un jeu de données
Jour 3 – Visualisation et analyse exploratoire
- Principes de la data visualisation
- Pourquoi visualiser ?
- Erreurs classiques
- Choisir le bon graphique pour la bonne question
- Visualisation avec matplotlib & seaborn
- Histogrammes, boxplots, scatter plots
- Comparaison de groupes
- Visualisations multivariées
- Personnalisation minimale mais lisible
- Analyse exploratoire (EDA)
- Lire une distribution
- Détecter des anomalies
- Comprendre des relations entre variables
- Interpréter sans sur-interpréter
- Visualisation interactive (ou dashboards légers)
- Introduction aux visualisations interactives
- Plotly
- Streamlit
- Atelier : exploration visuelle complète d’un jeu de données
- Introduction aux visualisations interactives
Jour 4 – Introduction au machine learning et mise en production
- Comprendre le machine learning (sans jargon inutile)
- Apprentissage supervisé / non supervisé
- Régression vs classification
- Sur-apprentissage, biais, variance
- Importance de la validation
- Préparation des données pour le ML
- Séparation train / test
- Standardisation et encodage
- Pipelines avec scikit-learn
- Cas pratiques de machine learning
- Régression (prévision, scoring)
- Classification simple
- Clustering (k-means, segmentation)
- Industrialisation et bonnes pratiques
- Pipelines complets (préparation + modèle)
- Sauvegarde et rechargement de modèles
- Automatisation de traitements
- Discussion sur le passage à la production
Outils d’évaluation des compétences
-
Quiz et QCM à la fin de chaque module pour valider l’acquisition des connaissances théoriques.
-
Mini-projets guidés (manipulation de DataFrames, visualisation)
-
Auto-évaluation sur la compréhension et la mise en application des concepts.
-
Feedback individuel : chaque participant se voit proposer un bilan de ses points forts et axes d’amélioration.
Quels profils et quels prérequis pour la formation python
Profils :
- Data analyst désirant découvrir python en data science
- Manager désirant comprendre les spécificité de python
- Développeur spécialisé dans d’autres langages
Prérequis :
- Connaissances de base en traitement de données (statistique et tables de données)
- Pas de prérequis en python
Les outils
Lors de cette formation python pour la data science, nous utiliserons un JupyterHub dédié à la formation. Il s'agit d'une interface de développement en ligne permettant de pratiquer directement. Aucune installation n'est nécessaire.
Le JupyterHub reste disponible après la formation pour pratiquer.
Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez nous.
Besoin de conseils ou d'informations, contactez-nous au 01.72.25.40.82
Tarifs et Modalités d’inscription
Prochaines Sessions et Lieux de Formation Python pour la data science
Tarif inter-entreprises :
2400 euros par participant pour 4 jours / 28 heures
- Réductions disponibles pour les financements personnels, les étudiants et en cas d'inscriptions multiples
- Nos tarifs sont HT et n'incluent pas les déjeuners
- Tarif intra-entreprise (sur mesure, selon vos besoins) : nous contacter pour évaluation
Prochaines sessions :
17 au 20 mars 2026
7 au 10 avril 2026 à Nice
16 au 19 juin 2026
Lieux de la formation :
Paris ou à distance
Inscription et demande d'informations
Veuillez remplir le formulaire ci-dessous pour vous inscrire, obtenir un devis ou des détails sur la formation proposée.
Toutes nos formations peuvent être prises en charge par l'ensemble des OPCO grâce à notre certification Qualiopi.
Ce que vous pensez de la formation Python pour la data science
Témoignages et Avis sur la Formation Python
Très clair, très complet, donnant les moyens de passer de débutant à pleinement opérationnel en un temps record. Excellente mise en contexte pour permettre de comprendre la raison et la logique de chaque élément.Christophe W. sur la formation Python pour la data science
Pédagogie adaptée à un groupe de profils variés. Formation efficace basée sur la pratique (Jupyter notebook) qui permet une mise en application dès la fin de la formation. Formation à distance très bien gérée et très agréable.Séverine D. sur la formation Python pour la data science
Qualité, progressivité, exercices pratiques...Jean J. sur la formation Python pour la data science
Cette formation est disponible en session sur mesure organisée dans votre structure pour un groupe allant jusqu'à 8 participants. Contactez-nous pour organiser une session.
Ils nous font confiance
Chez stat4Decision, nous mettons tout en œuvre pour vous offrir des formations data de haute qualité, adaptées aux besoins réels de votre entreprise et de votre équipe. Nos formateurs, à la fois experts en data science, machine learning et intelligence artificielle, proposent une approche pédagogique alliant théorie et pratique afin de garantir une montée en compétences rapide et durable.
Nous privilégions les petits groupes pour un accompagnement personnalisé et des échanges riches, ce qui vous permettra de maîtriser les techniques de data en les appliquant directement à des cas concrets de votre secteur d’activité. De plus, notre équipe reste à votre disposition après la formation pour vous soutenir dans la mise en application de vos nouveaux savoir-faire.
En choisissant stat4Decision, vous investissez dans une formation data reconnue pour son excellence et sa capacité à vous aider à relever les défis de la transformation data. Faites confiance à notre expertise pour accélérer vos projets data et stimuler l’innovation au sein de votre organisation.
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