Formation pandas avancé (method chaining et stylisation)
Pandas avancé en 1 jour : method chaining, stylisation, performance et code lisible pour vos pipelines de données.
Dates des prochaines sessions
Sessions en présentiel à Paris ou à distance. Inscriptions ouvertes jusqu'à la veille du démarrage, dans la limite des places disponibles.
La formation pandas avancé s’adresse aux utilisateurs Python déjà familiers de la bibliothèque qui souhaitent gagner en lisibilité, en performance et en élégance dans leur code. En 1 jour, vous approfondissez des concepts avancés de pandas et adoptez les bonnes pratiques de la communauté. Vous apprenez notamment à écrire vos traitements en method chaining pour produire un code plus expressif et maintenable, à styliser vos DataFrames pour mettre en valeur vos résultats, et à optimiser la représentation et la performance de vos pipelines. La formation alterne théorie et ateliers pratiques sur des jeux de données réels. Une étape idéale pour data engineers, data scientists et développeurs Python souhaitant passer un cap technique sur l’écosystème pandas.
Objectifs pédagogiques
- Maîtriser des concepts avancés de pandas
- Écrire un traitement en method chaining
- Améliorer la représentation des données
- Styliser les DataFrames
1 jours, 7 heures de pratique
Chaque journée alterne apports théoriques courts et ateliers pratiques. Programme ajustable en intra-entreprise.
1 Pandas avancé : method chaining et stylisation
• Rappels sur NumPy et pandas (Series et DataFrames)
• Method chaining pour la préparation et le traitement des données
• Écriture de traitements lisibles et maintenables
• Amélioration de la représentation des données
• Stylisation des DataFrames pour la restitution
• Bonnes pratiques de performance et optimisation
Profils et prérequis
Profils concernés
- Data engineer et data scientist souhaitant approfondir leur connaissance de pandas
- Développeur Python travaillant sur des pipelines de données
- Analyste avancé cherchant à industrialiser ses traitements
Prérequis
- Bonne maîtrise de Python
- Pratique régulière de pandas (DataFrames, groupby, merge)
Modalités pédagogiques
- En présentiel à Paris ou à distance ou en classe virtuelle, aux mêmes horaires et avec le même formateur.
- Apports théoriques courts puis ateliers pratiques sur des jeux de données réels, corrigés en direct.
- Formateur praticien de la data en entreprise, groupe limité à 8 participants.
- Supports de cours, jeux de données et corrigés remis à chaque participant.
- Émargement à chaque demi-journée, en salle comme à distance, et certificat de réalisation en fin de formation.
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.
Informations pratiques
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance
- Formation non certifiante.
- Une attestation de formation est remise à l'issue de la formation.
Inscription
- Inscription en ligne ou au 01.72.25.40.82.
- Vérification de vos objectifs et des prérequis, puis convention (entreprise) ou contrat (particulier).
- Convocation envoyée avant le démarrage.
- Inter : inscription jusqu'à la veille de la session, dans la limite des places.
- Intra : mise en place sous 3 semaines.
- OPCO : demande à déposer avant le début de la formation.
Accessibilité
- Formation accessible aux personnes en situation de handicap, en présentiel comme à distance.
- Adaptations étudiées avant l'inscription avec notre référent handicap : accessibilité de nos formations.
Une formation finançable
Selon votre situation, cette formation peut être prise en charge par un financeur. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier et vous fournit devis, programme et convention.
Salarié : Plan de développement des compétences de votre entreprise, avec prise en charge possible par votre OPCO.
Indépendant, dirigeant, profession libérale : Fonds d'assurance formation de votre activité (AGEFICE, FIF PL, FAFCEA…).
Demandeur d'emploi : Aide individuelle à la formation (AIF) de France Travail, sur accord de votre conseiller.
Financement personnel : Paiement en plusieurs fois possible.
CPF : Nos formations ne sont pas certifiantes : elles ne sont pas éligibles au Compte personnel de formation.
Avis sur la formation
Comment cette note est calculée. Moyenne des notes globales attribuées par les participants de cette formation dans le questionnaire de satisfaction remis en fin de session : 4,8 / 5, sessions inter et intra confondues. Tous nos indicateurs de résultats et leur méthode →
FAQ
Quelle est la durée de la formation et sous quels formats est-elle proposée ?
La formation dure 1 jour (7 heures) et se déroule en présentiel ou à distance, en groupe limité à 8 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 : Bonne maîtrise de Python; Pratique régulière de pandas (DataFrames, groupby, merge).
À qui s'adresse cette formation pandas avancé ?
Elle vise les utilisateurs qui pratiquent déjà pandas au quotidien et souhaitent gagner en lisibilité et en performance. Si vous débutez sur pandas, commencez par la formation Python pour l'analyse de données.
Qu'est-ce que le method chaining abordé dans la formation ?
C'est une façon d'enchaîner les transformations pandas en une séquence lisible et maintenable, sans variables intermédiaires. C'est l'un des axes majeurs de la formation, avec la stylisation des DataFrames.
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 pandas avancé est destinée aux utilisateurs Python déjà familiers de la bibliothèque qui souhaitent gagner en lisibilité, en performance et en élégance dans leur code. Sur 2 jours, vous approfondissez le method chaining, la stylisation des DataFrames, les fonctions avancées de groupby, pivot et merge, ainsi que les bonnes pratiques d’optimisation. Une formation parfaite pour les data analysts et data scientists souhaitant passer un cap technique sur l’écosystème pandas.