Lannion Formations

Objectifs de la formation

Python est devenu incontournable dans le domaine de la Data Science, grâce à sa simplicité, sa puissance et ses bibliothèques spécialisées pour l’analyse et la visualisation de données. Cette formation vous permettra de prendre en main rapidement ce langage afin d’acquérir des compétences concrètes et directement applicables dans vos projets d'analyse et de traitement de données.
À l'issue de la formation, vous serez capable de :

  • Maîtriser les fondamentaux du langage Python (syntaxe, structures de données, fonctions et modules).
  • Importer, manipuler et analyser efficacement vos données avec Python.
  • Automatiser vos tâches récurrentes de traitement et d'analyse de données grâce à des scripts Python.
  • Identifier et utiliser les principales bibliothèques Python dédiées à la Data Science (pandas, NumPy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, etc.).

Programme

Jour 1 - Python aujourd’hui : bases et bonnes pratiques

  • Introduction au langage python
    • Pour qui ? Pour quoi faire ? Comment ?
    • Les consoles et le débogage en python
    • Le langage (la syntaxe, les structures (string, listes, dictionnaires…), les opérateurs et les fonctions)
    • Construction d’un outil de calcul de statistiques simples
    • Les classes, les objets et la création de bibliothèques
  • Python pour le traitement des données
    • Le processus de développement d’un outil en python pour la data science

Jour 2 – Manipulation et préparation des données avec pandas

  • Importation de données
    • CSV, Excel
    • Fichiers texte
    • Bases de données (SQL – principes, exemples)
    • Données issues du web (API, scraping léger)
  • Manipulation de données avec pandas
    • DataFrame : concepts fondamentaux
    • Sélection, filtrage, tri
    • Création et transformation de variables
    • Jointures et concaténations
    • Gestion des données manquantes
  • Préparation des données pour l’analyse
    • Nettoyage et contrôles de qualité
    • Typage des variables
    • Variables catégorielles
    • Travail sur les dates et les données textuelles
    • Agrégations (groupby, pivots)
  • Automatisation des traitements
    • Fonctions appliquées aux DataFrames
    • Chaînage des transformations
    • Atelier fil rouge : préparation complète d’un jeu de données

Jour 3 – Visualisation et analyse exploratoire

  • Principes de la data visualisation
    • Pourquoi visualiser ?
    • Erreurs classiques
    • Choisir le bon graphique pour la bonne question
  • Visualisation avec matplotlib & seaborn
    • Histogrammes, boxplots, scatter plots
    • Comparaison de groupes
    • Visualisations multivariées
    • Personnalisation minimale mais lisible
  • Analyse exploratoire (EDA)
    • Lire une distribution
    • Détecter des anomalies
    • Comprendre des relations entre variables
    • Interpréter sans sur-interpréter
  • Visualisation interactive (ou dashboards légers)
    • Introduction aux visualisations interactives
      • Plotly
      • Streamlit
    • Atelier : exploration visuelle complète d’un jeu de données

Jour 4 – Introduction au machine learning et mise en production

  • Comprendre le machine learning (sans jargon inutile)
    • Apprentissage supervisé / non supervisé
    • Régression vs classification
    • Sur-apprentissage, biais, variance
    • Importance de la validation
  • Préparation des données pour le ML
    • Séparation train / test
    • Standardisation et encodage
    • Pipelines avec scikit-learn
  • Cas pratiques de machine learning
    • Régression (prévision, scoring)
    • Classification simple
    • Clustering (k-means, segmentation)
  • Industrialisation et bonnes pratiques
    • Pipelines complets (préparation + modèle)
    • Sauvegarde et rechargement de modèles
    • Automatisation de traitements
    • Discussion sur le passage à la production

Python pour la data science

Formations courtes

accessibles à tous

7 participants

maximum par sessions

Centre

Prérequis

Niveau BAC +3

  • Connaissances de base en traitement de données (statistique et
    tables de données)
  • Pas de prérequis en python

Où suivre cette formation à distance

Cette formation se suit à distance : vous pouvez la suivre depuis Lannion, sans vous déplacer. Le lieu en centre le plus proche est Paris 12e, à 426 km.

Financer cette formation

Cette formation n'est pas éligible au CPF : elle se finance par d'autres dispositifs.

Salarié, vous pouvez aussi la faire prendre en charge par votre employeur, dans le cadre du plan de développement des compétences, ou par l'opérateur de compétences (OPCO) de votre entreprise.

Demandeur d'emploi, rapprochez-vous de votre conseiller France Travail à Lannion : une aide individuelle à la formation peut compléter ou remplacer le financement.

L'organisme : Stat4decision

Stat4decision est un organisme de formation spécialisé dans la data. Si vous recherchez à acquérir des compétences dans le domaine de la data science ou de la business intelligence, nous avons des formations adaptées à vos besoins.
Nous proposons des formations en petits groupes en inter-entreprises dans nos salles de formations à Paris. Mais aussi en salle de classe virtuelle ainsi qu'en blended learning grâce à des outils novateurs. Nous proposons aussi des formations sur mesures pour vos équipes dans vos locaux.

Questions fréquentes

Cette formation est-elle éligible au CPF ?

Non, mais elle peut être financée par votre employeur, votre OPCO ou France Travail selon votre situation.

Combien de temps dure la formation ?

La durée annoncée par l'organisme est : 28 heures (4 jours) en présentiel ou en distanciel.

Combien coûte la formation ?

Le tarif indiqué est de 2400 €, avant prise en charge éventuelle par le CPF, l'employeur ou France Travail.

Qui peut suivre cette formation ?

Salarié en poste, Demandeur d'emploi, Entreprise, Étudiant. Des prérequis sont demandés : voir plus haut.

Quel organisme dispense cette formation ?

Stat4decision, certifié Qualiopi.