Formation python pour la data science
Maîtrisez Python pour la data science en 4 jours : manipulation, visualisation et machine learning sur cas concrets.
Dates des prochaines sessions
Sessions en présentiel à Paris ou à distance. Inscriptions ouvertes jusqu'à la veille du démarrage.
La formation Python pour la data science vous donne en 4 jours les bases solides pour exploiter pleinement le langage Python dans vos projets data. Après une introduction au langage (ou un rappel pour les profils déjà initiés), vous montez en compétences sur les bibliothèques de référence : pandas pour la manipulation de tableaux, NumPy pour le calcul scientifique, Matplotlib, Seaborn et Plotly pour la visualisation, et scikit-learn pour le machine learning. L’apprentissage repose sur les Jupyter notebooks et de nombreux exercices pratiques sur des jeux de données réels, pour vous rendre rapidement opérationnels en analyse de données, data mining et data science. Cette formation s’adresse aux data scientists, data analysts et développeurs souhaitant découvrir ou approfondir Python pour la data science.
Objectifs pédagogiques
- Maîtriser les bases du langage Python
- Analyser des données avec Python
- Automatiser le traitement de données avec Python
- Connaître les outils de l'écosystème Python pour la data science
4 jours, 28 heures de pratique
Chaque journée alterne apports théoriques courts et ateliers pratiques. Programme ajustable en intra-entreprise.
1 Python aujourd'hui : bases et bonnes pratiques
• Introduction au langage Python : pour qui, pour quoi, comment
• Consoles et débogage en Python
• Syntaxe, structures de données (chaînes, listes, dictionnaires), opérateurs et fonctions
• Classes, objets et création de bibliothèques
• Construction d’un outil de calcul de statistiques simples
• Processus de développement d’un outil Python pour la data science
2 Manipulation et préparation des données avec pandas
• Importation de données : CSV, Excel, fichiers texte, bases SQL, web (API, scraping léger)
• DataFrame : sélection, filtrage, tri, création et transformation de variables
• Jointures, concaténations et gestion des données manquantes
• Nettoyage, contrôles de qualité et typage des variables
• Travail sur les dates et les données textuelles
• Agrégations (groupby, pivots) et automatisation des traitements
• Atelier fil rouge : préparation complète d’un jeu de données
3 Visualisation et analyse exploratoire
• Principes de la data visualisation : choisir le bon graphique
• Visualisation avec Matplotlib et Seaborn (histogrammes, boxplots, scatter plots)
• Visualisations multivariées et comparaison de groupes
• Analyse exploratoire (EDA) : distributions, anomalies, relations entre variables
• Visualisation interactive avec Plotly et Streamlit
• Atelier : exploration visuelle complète d’un jeu de données
4 Introduction au machine learning et mise en production
• Comprendre le machine learning : supervisé / non supervisé, régression vs classification
• Sur-apprentissage, biais, variance et importance de la validation
• Préparation des données pour le ML : train/test, standardisation, encodage
• Pipelines avec scikit-learn
• Cas pratiques : régression, classification, clustering (k-means)
• Industrialisation : pipelines complets, sauvegarde de modèles, passage en production
Profils et prérequis
Profils concernés
- Data analyst souhaitant découvrir Python pour la data science
- Data scientist débutant en Python
- Développeur spécialisé dans d'autres langages
- Manager technique souhaitant comprendre les spécificités de Python
Prérequis
- Connaissance des bases de la programmation (variables, boucles, fonctions) dans un langage quelconque
- Notions de base en analyse de données
Les logiciels et technologies
Les outils que vous manipulerez tout au long de la formation.
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.
Une formation finançable
Cette formation est éligible aux principaux dispositifs de financement de la formation professionnelle. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier.
OPCO — Prise en charge par votre opérateur de compétences au titre du plan de développement des compétences de votre entreprise.
Plan de développement — Inscription dans le plan de formation de votre entreprise, en direct avec votre service RH ou formation.
Financement personnel — Tarifs adaptés pour les indépendants et auto-entrepreneurs, paiement en plusieurs fois possible.
Avis sur la formation
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.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.Qualité, progressivité, exercices pratiques...
Jean J.FAQ
Quelle est la durée de la formation et sous quels formats est-elle proposée ?
La formation dure 4 jours (28 heures) et se déroule en présentiel ou à distance, en groupe limité à 7 participants pour préserver l'interactivité et la pratique.
Quels sont les prérequis pour suivre cette formation ?
Pour suivre cette formation dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir : Connaissance des bases de la programmation (variables, boucles, fonctions) dans un langage quelconque; Notions de base en analyse de données.
Quelle est la différence avec la formation Python pour l'analyse de données ?
Cette formation sur 4 jours inclut une journée dédiée au machine learning et à la mise en production, alors que la formation analyse de données (3 jours) se concentre sur la manipulation, la visualisation et le reporting sans aborder la modélisation prédictive.
Faut-il déjà savoir programmer pour suivre cette formation ?
Des bases de programmation dans un langage quelconque sont recommandées, mais la formation reprend les fondamentaux de Python le premier jour. Les profils venant de SAS, R ou VBA s'y retrouvent rapidement.
Prêt à monter en compétences ?
Inscrivez-vous à l'une de nos sessions programmées, ou optez pour une formation intra sur mesure adaptée à votre équipe.
Une question ? Appelez-nous au 01.72.25.40.82
Cette formation Python pour la data science permet aux data scientists, analystes et développeurs de monter en compétences sur l’écosystème scientifique Python. Pendant 4 jours, vous manipulez des données avec pandas, NumPy et matplotlib, puis abordez le machine learning avec scikit-learn. Animée par des experts data, la formation alterne théorie et pratique sur des jeux de données réels. À l’issue, vous êtes autonome pour mener un projet d’analyse de données ou de modélisation prédictive en Python.