Formation Python pour la Data Science - Analyse de Données et ML Mixte : présentiel / à distance
Dernière mise à jour : 06/02/2026
✓ Prendre des décisions éclairées basées sur les données<br>
✓ Maîtriser les fondamentaux de Python pour l'analyse de données<br>
✓ Manipuler des données avec Pandas<br>
✓ Visualiser des données avec Matplotlib et Seaborn<br>
✓ Réaliser des analyses stati
✓ Maîtriser les fondamentaux de Python pour l'analyse de données<br>
✓ Manipuler des données avec Pandas<br>
✓ Visualiser des données avec Matplotlib et Seaborn<br>
✓ Réaliser des analyses stati
Description
Module 1 : Fondamentaux Python
Durée : 9hObjectif opérationnel : Maîtriser les fondamentaux et disposer d'une vision globale du sujet pour aborder sereinement les aspects plus techniques.
Contenu :
- Fondamentaux Python
- Installation et environnement (Anaconda, Jupyter)
- Variables, types de données, opérateurs
- Structures de données : listes, dictionnaires
- Conditions et boucles
- Fonctions et modules
Mise en pratique : Import et nettoyage d'un jeu de données réel
Livrable : Tableau de bord type
Module 2 : Approfondissement technique et méthodologique
Durée : 9hObjectif opérationnel : Développer les compétences techniques nécessaires et maîtriser les outils et méthodes professionnels.
Contenu :
- NumPy et calcul numérique
- Les arrays NumPy
- Opérations vectorielles
- Indexation et slicing
- Fonctions statistiques de base
- Exercices pratiques
- Pandas : manipulation de données
- DataFrames et Series
Mise en pratique : Construction d'un tableau de bord interactif étape par étape
Livrable : Fichiers de données d'exercice
Module 3 : Mise en application et cas complexes
Durée : 9hObjectif opérationnel : Appliquer l'ensemble des acquis sur des situations complexes et développer votre autonomie.
Contenu :
- Visualisation de données
- Matplotlib : graphiques de base
- Seaborn : visualisations statistiques
- Personnaliser les graphiques
- Choisir le bon type de graphique
- Atelier : créer un rapport visuel
- Jour 3 : Projet d'analyse
- Analyse exploratoire complète
Mise en pratique : Analyse de données et présentation des insights
Livrable : Guide des bonnes pratiques de visualisation
Module 4 : Synthèse, évaluation et plan d'action
Durée : 8hObjectif opérationnel : Valider l'ensemble des compétences acquises et construire un plan d'action opérationnel pour le retour en poste.
Contenu :
- Synthèse des apprentissages clés
- Retours d'expérience et partage de bonnes pratiques entre participants
- Évaluation des compétences acquises
- Construction du plan d'action individuel
- Présentation des ressources complémentaires disponibles
Mise en pratique : Formalisation du plan d'action avec objectifs SMART, identification des ressources nécessaires et définition du calendrier de déploiement.
Livrable : Plan d'action complet et personnalisé, incluant les objectifs à court et moyen terme, les indicateurs de suivi et les points d'étape
Objectifs de la formation
- Maîtriser les fondamentaux de Python pour l'analyse de données
- Manipuler des données avec Pandas
- Visualiser des données avec Matplotlib et Seaborn
- Réaliser des analyses statistiques de base
- Automatiser des traitements de données
Public visé
Profils concernés :
Analystes, contrôleurs de gestion, responsables financiers, chefs de projet, responsables marketing, data analysts, toute personne amenée à analyser des données et produire des tableaux de bord.
Cette formation s'adresse à vous si :
Analystes, contrôleurs de gestion, responsables financiers, chefs de projet, responsables marketing, data analysts, toute personne amenée à analyser des données et produire des tableaux de bord.
Cette formation s'adresse à vous si :
- Vous devez produire des reportings réguliers
- Vous souhaitez automatiser vos analyses de données
- Vous voulez créer des tableaux de bord interactifs
- Vous cherchez à valoriser les données de votre organisation
Prérequis
Connaître les fonctions de base d'Excel (saisie, formules simples, mise en forme).
Modalités pédagogiques
Formation 100% pratique sur poste informatique. Démonstrations et exercices immédiats.
Chaque participant travaille sur son propre ordinateur. Exercices progressifs sur données réalistes. Support numérique fourni.
Chaque participant travaille sur son propre ordinateur. Exercices progressifs sur données réalistes. Support numérique fourni.
Moyens et supports pédagogiques
Salle informatique équipée. Logiciels installés. Vidéoprojecteur. Support numérique.
Modalités d'évaluation et de suivi
• Évaluation des acquis (exercices, quiz)
• Mise en situation pratique
• Évaluation de satisfaction
• Attestation de fin de formation
• Mise en situation pratique
• Évaluation de satisfaction
• Attestation de fin de formation
Informations sur l'admission
Inscription jusqu'à 14 jours avant le début. Délai : 2 à 4 semaines.
Informations sur l'accessibilité
Formation accessible aux PSH. Contact référent handicap : referent.handicap@akademiaformation.com