Python au cœur de
votre stratégie data
stat4decision vous accompagne dans tous vos projets Python : développements sur mesure, conseil infrastructure, mise en production de modèles IA et formations expertes pour vos équipes.
Technologies maîtrisées
Conseil et développement Python
pour la data science
Du proptotype à la mise en production, nos experts Python interviennent à chaque étape de votre projet data.
Développements sur mesure
Développement de traitement en python, mise en production d'algorithmes de Machine Learning ou Deep Learning (MLops), développement de POC pour automatiser vos traitements, création d'applications web de restitution (Streamlit, Dash, Jupyter Voila). Nos développeurs s'impliquent de A à Z dans la réussite de votre projet.
Conseil infrastructure Data Lab
Mise en place de votre environnement de traitement de données avec Databricks, JupyterHub, Posit Workbench, Docker et Kubernetes. Nous accompagnons aussi les équipes sur les audits d'infrastructure et l'optimisation des pipelines de données existants.
Audit & bonnes pratiques
Revue de code Python, identification des points de fragilité, recommandations sur les bonnes pratiques (PEP 8, typage, tests unitaires, documentation), refactorisation de code, validation de code généré par IA. Nous rendons votre code plus robuste, lisible et maintenable sur le long terme.
Industrialisation & MLOps
Passage de vos notebooks à la production : structuration du code, mise en place de pipelines CI/CD, monitoring des modèles, versioning avec MLflow. Nous transformons vos expérimentations en solutions pérennes et scalables.
Écosystème Python maîtrisé
Toutes nos formations Python
pour la data science
Disponibles en inter-entreprises à Paris, en distanciel ou en intra sur mesure. Financement OPCO possible grâce à la certification Qualiopi.
Python pour la data science
Voir la formation → ModernePolars, DuckDB et Arrow
Voir la formation → AnalysePython pour l'analyse de données
Voir la formation → ProductionIndustrialisation d'un projet data Python
Voir la formation → IADeep Learning avec Python
Voir la formation → MLScikit-learn pour le machine learning
Voir la formation → DatavizData visualisation avec Python
Voir la formation → NLPAnalyse textuelle avec Python
Voir la formation → Big DataSpark avec Python (PySpark)
Voir la formation →Tout savoir sur notre conseil
et nos formations Python
Python est devenu le langage de référence en data science grâce à son écosystème de bibliothèques inégalé : Pandas et Polars pour la manipulation de données, Scikit-learn pour le machine learning, PyTorch et TensorFlow pour le deep learning, et LangChain pour les applications LLM.
Sa polyvalence permet de couvrir tout le cycle de vie d'un projet data : exploration, modélisation, visualisation, et mise en production via FastAPI ou des applications Streamlit/Dash. Python s'intègre facilement dans les environnements de développement et de production existants.
Nos développements Python couvrent plusieurs domaines : mise en production de modèles ML/DL (packaging, API REST avec FastAPI, monitoring), développement de POC pour automatiser des traitements métiers, applications web de visualisation (Streamlit, Dash, Bokeh, Jupyter Voilà), et pipelines de données (ETL, ingestion, transformation).
Nous intervenons aussi sur l'industrialisation de code existant : refactoring, ajout de tests, mise en place de CI/CD et documentation.
Un Data Lab Python repose généralement sur une solution pour la gestion des environnements et des packages, et JupyterHub pour donner accès à un environnement notebook partagé à toute l'équipe. Pour les environnements plus complexes, Docker et Kubernetes permettent d'isoler et de scaler les workloads.
stat4decision vous accompagne dans le dimensionnement, l'installation et la configuration de ces infrastructures, ainsi que dans la formation des équipes à leur utilisation quotidienne.
Oui. stat4decision est certifié Qualiopi, ce qui permet la prise en charge de nos formations par les OPCO (OPCO EP, ATLAS, Afdas, etc.) dans le cadre du plan de développement des compétences ou du CPF.
Nos formations Python sont disponibles en inter-entreprises à Paris et en distanciel, ou sur mesure en intra-entreprise directement dans vos locaux. Nous vous aidons à constituer votre dossier de financement.
Pandas est la bibliothèque historique de manipulation de données en Python, très répandue et disposant d'un écosystème riche. Elle est idéale pour des jeux de données de taille moyenne (quelques Go en RAM).
Polars est une bibliothèque plus récente, écrite en Rust, qui offre des performances nettement supérieures sur les gros volumes grâce à l'exécution lazy et la parallélisation native. Elle devient le choix privilégié pour les projets nécessitant de traiter de grands volumes de données rapidement, souvent en complément de DuckDB et Apache Arrow.
Débutant : commencez par "Python pour la data science" ou notre parcours niveau 1 (50h) pour acquérir les bases solides de Python appliqué aux données.
Intermédiaire : "Python pour l'analyse de données", "Formation Pandas avancé" ou "Data visualisation avec Python" pour approfondir vos compétences sur des outils spécifiques.
Avancé : "Scikit-learn pour le machine learning", "Deep Learning avec Python", "Industrialisation d'un projet data" ou notre parcours niveau 2 pour maîtriser les techniques expertes.
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