Présentation de la formation Analyse de données avec Python (pandas & visualisation)
Python s’est imposé comme le langage de référence pour l’analyse de données, grâce à son écosystème riche et accessible. Les bibliothèques comme pandas, NumPy et les outils de datavisualisation permettent d’explorer, transformer et analyser efficacement des jeux de données complexes.
Cette formation vous permettra de monter en compétence sur l’analyse de données avec Python, depuis la manipulation de données jusqu’à la création de visualisations pertinentes. Elle s’appuie sur des cas concrets et des ateliers pratiques afin de développer une approche analytique structurée et opérationnelle, applicable en contexte métier.
Objectifs de la formation Analyse de données avec Python (pandas & visualisation)
Objectifs pédagogiques :
- Comprendre le rôle de Python dans l’analyse de données
- Maîtriser les bases de la manipulation de données avec pandas
- Comprendre les principes du nettoyage et de la préparation des données
- Découvrir les principales techniques d’analyse exploratoire
- Connaître les bonnes pratiques de visualisation des données
Objectifs opérationnels :
- Charger et manipuler des jeux de données avec pandas
- Nettoyer et préparer des données issues de sources variées
- Réaliser des analyses descriptives et exploratoires
- Créer des visualisations claires et adaptées aux besoins métiers
- Interpréter et communiquer les résultats d’une analyse de données
Programme de la formation Analyse de données avec Python (pandas & visualisation)
Jour 1 – Manipulation et préparation des données avec Python
Introduction à l’analyse de données avec Python
Rôle de Python dans l’écosystème data
Présentation des bibliothèques clés (pandas, NumPy)
Environnements de travail (notebooks, scripts)
Types de données et structures
Prise en main de pandas
Series et DataFrame
Chargement de données (CSV, Excel, bases simples)
Exploration rapide des jeux de données
Index, sélection et filtrage
Nettoyage et préparation des données
Données manquantes
Types de données et conversions
Détection et gestion des incohérences
Bonnes pratiques de préparation
Atelier pratique
Chargement et exploration d’un jeu de données réel
Nettoyage et préparation des données
Premières analyses descriptives
Jour 2 – Analyse exploratoire et statistiques descriptives
Analyse exploratoire des données (EDA)
Objectifs de l’analyse exploratoire
Statistiques descriptives avec pandas
Groupements et agrégations
Analyse par catégories
Manipulation avancée des données
Jointures et fusions de DataFrame
Restructuration des données
Calculs et colonnes dérivées
Bonnes pratiques de performance
Interprétation des résultats
Lecture des indicateurs
Identification de tendances et anomalies
Limites de l’analyse descriptive
Préparer les données pour la visualisation
Atelier pratique
Analyse exploratoire complète d’un jeu de données
Mise en évidence d’indicateurs clés
Interprétation collective des résultats
Jour 3 – Datavisualisation et communication des résultats
Principes de datavisualisation
Pourquoi visualiser les données
Choisir le bon graphique
Lisibilité et clarté
Erreurs courantes à éviter
Visualisation avec Python
Création de graphiques simples
Visualisation de distributions
Comparaisons et évolutions temporelles
Personnalisation de graphiques
Tableaux de bord et restitution
Organisation des visualisations
Storytelling avec les données
Adapter les graphiques au public cible
Présentation des résultats
Atelier pratique
Création de visualisations à partir des analyses
Construction d’un mini tableau de bord
Présentation et restitution des résultats
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NLP avec Python – Traitement automatique du langage
Mettre en œuvre une pipeline NLP complète avec Python
Recherche sémantique & systèmes de recommandation
Concevoir un moteur de recherche sémantique ou de recommandation intelligente