Python & IA
pour la data, sans détour.
10 journées pour passer de débutant à praticien autonome : maîtriser Python, manipuler la donnée, faire du machine learning, et intégrer l'IA générative dans vos workflows.
import pandas as pd
from sklearn import Pipeline
from openai import OpenAI
data = pd.read_csv("ventes.csv")
insights = llm.analyze(data)
print("Ready to ship 🚀")
Choisissez votre promotion 2026
Un jour par semaine pour préserver votre rythme professionnel.
Objectifs pédagogiques
Six compétences clés, validées en fin de parcours par un examen et un projet.
Maîtriser Python
Toutes les bases du langage orientées usages data : structures, fonctions, classes, packaging.
Préparer la donnée
Importer, nettoyer, transformer des données structurées et non structurées.
Visualiser
Représenter et raconter vos données avec matplotlib, seaborn et plotly.
Machine learning
Implémenter, évaluer et industrialiser un modèle avec scikit-learn.
Intégrer l'IA
Appeler des LLM, construire un RAG, exploiter l'IA dans vos traitements data.
Automatiser
Mettre en production un pipeline complet, du prototype au service consommable.
10 journées, 10 paliers
Les journées dédiées à l'IA sont signalées en jaune.
Bases de Python & environnement de travail
Mettre en place un environnement propre et coder en confiance dès le premier jour.
- JupyterLab, VSCode, environnements virtuels
- Bonnes pratiques : Git, projets
- Types, chaînes, listes, dictionnaires
- Fonctions, classes, packages
- Exceptions et gestion des fichiers
Premier projet : automatisation
Vous choisissez un projet, le formateur vous accompagne en individuel.
- Choix d'un cas d'usage personnel ou pro
- Mise en pratique en autonomie
- Coaching individuel
- Exercices récapitulatifs corrigés
Numpy, pandas & data visualisation
Le cœur de la data science : manipuler et explorer la donnée.
- Numpy, arrays, scipy
- DataFrame, Series, jointures
- Valeurs manquantes, discrétisation
- Statistiques avec pandas
- matplotlib et seaborn
Projet data management
Un traitement complet sur données réelles, de l'import à la restitution.
- Choix d'un dataset
- Pipeline d'import et nettoyage
- Exploration et restitution
- Revue de code individuelle
Machine learning avec scikit-learn
Construire, évaluer et déployer vos premiers modèles.
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Régression, classification, clustering
- Feature engineering
- Hyper-paramètres et validation
- Pipelines et mise en production
IA générative & LLM en PythonIA
Démystifier les LLM et les appeler en Python comme n'importe quelle API.
- Panorama : OpenAI, Claude, Mistral
- Appels d'API et SDK Python
- Prompt engineering
- Function calling et sorties JSON
- Coûts, tokens, latence
RAG & agents : exploiter vos donnéesIA
Connecter un LLM à vos propres documents et automatiser des tâches.
- Principes du RAG
- Embeddings et bases vectorielles
- Chunking et recherche sémantique
- Premiers agents : tools, mémoire
- Q&A sur documents, extraction
IA dans le workflow dataIA
Utiliser l'IA pour coder plus vite et analyser plus finement.
- Copilotes de code : usages et limites
- Génération de code data
- Analyse exploratoire assistée par IA
- Génération de tests et de doc
- Éthique et données sensibles
Projet final : pipeline data + IA
Concevoir un projet qui combine traitement data classique et brique IA.
- Définition du périmètre métier
- Architecture du pipeline
- Implémentation : data, ML, LLM
- Coaching individuel
Restitution, examen & certification
Présentez votre projet, validez vos acquis, recevez votre certification.
- Présentation des projets
- Revue de code collective
- Examen : exercices + QCM
- Ouverture : deep learning, NLP
- Remise des certifications
Les forces de la formation
Formateurs praticiens
Des experts qui font de la data science en entreprise au quotidien.
Petits groupes
8 participants maximum pour un vrai suivi personnalisé.
Rythme respiré
1 jour par semaine pendant 10 semaines : on apprend, on pratique.
IA intégrée
3 journées dédiées à l'IA générative et aux LLM.
Zero install
JupyterHub fourni, accessible avec un navigateur.
Projets réels
4 projets sur données réelles pour ancrer les compétences.
Au bout du parcours,
une certification qui se voit.
Vous passez un examen et présentez votre projet final. Vous repartez avec une certification validée par Stat4decision et un badge à partager sur LinkedIn.
Ce que vous validez
- Examen écrit (exercices + QCM)
- Projet final présenté au jury
- Certification Stat4decision
- Badge numérique partageable
- Accès à l'environnement 1 an
FAQ
L'essentiel à savoir avant de vous inscrire.
Faut-il connaître Python ?
Non. Le parcours est conçu pour des débutants en Python. Une aisance informatique et des bases en traitement de données suffisent.
Quel est le profil idéal ?
Data analyst, expert BI, ingénieur ou consultant souhaitant élargir ses compétences vers Python et l'IA.
Combien de travail entre deux journées ?
Comptez 2 à 4 heures de pratique entre chaque session. L'environnement reste accessible 24/7 et pendant 1 an après.
Comment fonctionne la partie IA ?
Trois journées sur l'IA générative : appels d'API, prompt engineering, RAG, agents, intégration dans vos workflows.
La formation est-elle finançable ?
Oui. Stat4decision est certifié Qualiopi et référencé DataDock. Prise en charge OPCO possible.
Intra-entreprise possible ?
Oui, jusqu'à 8 participants, avec un programme ajusté à votre contexte métier. Demandez un devis.
Prêt à embarquer ?
Deux formats au choix. On commence toujours par un échange.
Vous rejoignez une promotion mixte de maximum 8 participants.
- 10 journées · 70 heures
- 8 participants maximum
- Environnement de travail inclus
- Certification Stat4decision
- Supports accessibles 1 an
Le parcours organisé chez vous, programme ajusté à votre contexte.
- Programme personnalisable
- Cas d'usage sur vos données
- Dates au choix
- Certification Stat4decision
- Prise en charge OPCO possible