Formation python pour l’analyse de données
3 jours pour devenir autonome sur Python en analyse de données : pandas, visualisation et reporting pour data analysts.
Dates des prochaines sessions
Sessions en présentiel à Paris ou à distance. Inscriptions ouvertes jusqu'à la veille du démarrage.
La formation Python pour l’analyse de données vous donne en 3 jours les compétences nécessaires pour devenir autonome dans vos analyses quotidiennes. Vous découvrez les fondamentaux du langage Python appliqués à l’analyse, puis vous apprenez à importer, nettoyer et transformer des données issues de sources variées (CSV, Excel, bases de données). Vous manipulez et analysez vos jeux de données avec pandas, réalisez des statistiques descriptives et exploratoires, et créez des visualisations pour communiquer vos résultats. La formation vous montre également comment automatiser des tâches répétitives de reporting et construire des analyses reproductibles avec Jupyter Notebook. Idéale pour data analysts et analystes métier souhaitant dépasser les limites d’Excel.
Objectifs pédagogiques
- 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 ses résultats
- Automatiser des tâches répétitives d'analyse et de reporting
- Construire des analyses reproductibles avec Jupyter Notebook
3 jours, 21 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, 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
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, 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
• Analyse exploratoire (EDA) : distributions, anomalies, relations entre variables
• Introduction aux visualisations interactives
• Construction d’analyses reproductibles avec Jupyter Notebook
• Atelier : exploration visuelle complète d’un jeu de données
Profils et prérequis
Profils concernés
- Data analyst souhaitant découvrir Python pour l'analyse de données
- Analyste métier travaillant déjà sur Excel ou SAS
- Développeur spécialisé dans d'autres langages
- Manager technique souhaitant comprendre les spécificités de Python
Prérequis
- Pratique d'un outil d'analyse de données (Excel, SQL, SAS ou équivalent)
- Aucune connaissance préalable de Python n'est requise
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.
FAQ
Quelle est la durée de la formation et sous quels formats est-elle proposée ?
La formation dure 3 jours (21 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 : Pratique d'un outil d'analyse de données (Excel, SQL, SAS ou équivalent); Aucune connaissance préalable de Python n'est requise.
Cette formation aborde-t-elle le machine learning ?
Non, elle se concentre sur la manipulation, l'exploration et la visualisation de données avec pandas. Pour aborder le machine learning, orientez-vous vers la formation Python pour la data science (4 jours) ou la formation scikit-learn.
Quels formats de données pourrai-je traiter à l'issue de la formation ?
Vous saurez importer et traiter des fichiers CSV, Excel, des fichiers texte, des données issues de bases SQL et de sources web (API, scraping léger), puis les nettoyer et les analyser avec pandas.
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
Pensée pour les data analysts et analystes métier, cette formation Python pour l’analyse de données couvre en 3 jours les fondamentaux du langage et la manipulation de données avec pandas. Vous apprenez à charger, nettoyer, transformer et explorer vos jeux de données, à produire des visualisations claires et à automatiser vos reportings. La pédagogie repose sur des cas pratiques issus du quotidien d’un analyste, pour vous rendre rapidement opérationnel sur vos propres projets.