Formation python pour l'analyse de données
Présentation de la Formation Python pour l'analyse de données
Vous êtes data analyst ou analyste métier souhaitant découvrir ou approfondir Python pour l'analyse de données ? Cette formation Python est idéale pour acquérir les bases et pratiques avancées en manipulation, analyse et visualisation de données.
Trois jours intensifs pour maîtriser le langage Python pour l'analyse de données, au reporting et à la business intelligence.
Après une introduction au langage Python (ou un rappel si vous avez déjà utilisé Python), vous apprendrez à maîtriser les bibliothèques essentielles pour l'analyse de données et la data visualisation. Basée sur de nombreux exercices pratiques avec des cas d'usage concrets, cette formation vous permet d'être immédiatement opérationnel pour analyser et valoriser vos données grâce à Python.
Au cours de cette Formation Python pour l'Analyse de Données, vous découvrirez les principales bibliothèques Python dédiées au travail quotidien du data analyst :
- pandas pour importer, nettoyer, transformer et analyser vos données (l'équivalent d'Excel en plus puissant)
- Matplotlib et Seaborn pour créer des graphiques professionnels et des tableaux de bord visuels
- numpy pour les calculs statistiques et les agrégations avancées
- Jupyter notebooks pour documenter vos analyses de manière interactive et reproductible
Ces outils vous permettront de passer rapidement de vos fichiers Excel ou CSV à des analyses automatisées et reproductibles, afin de devenir autonome dans vos projets d'analyse de données.
Formation en petits groupes avec maximum 7 participants pour plus d'échanges avec nos formateurs !
Vous préférez une formation couvrant la data science et les modèles de machine learning, jetez un oeil à notre formation Python pour la data science.
Programme détaillé de la Formation python
Objectifs
- Maîtriser les fondamentaux du langage Python appliqués à l'analyse de données
- Importer, nettoyer et transformer des données provenant de sources variées (CSV, Excel, bases de données)
- Manipuler et analyser des jeux de données avec pandas
- Réaliser des analyses statistiques descriptives et exploratoires
- Créer des visualisations percutantes pour communiquer vos résultats
- Automatiser des tâches répétitives d'analyse et de reporting
- Construire des analyses reproductibles avec Jupyter Notebook
Organisation de la formation python pour l'analyse de données
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
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 analyse de données
- 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 l'analyse de données
Tarif inter-entreprises :
1600 euros par participant pour 3 jours / 21 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 19 mars 2026
7 au 9 avril 2026 à Nice
16 au 18 juin 2026
Lieux de la formation :
Paris ou à distance ou à Nice
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.
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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