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Intelligenceartificielle

Formation Maîtriser la Data Science avec Python pour l'Analyse de Données

Acquérez les compétences essentielles en Data Science. Apprenez l'analyse prédictive, la modélisation statistique et le machine learning. Maîtrisez les outils Python pour la manipulation et la visualisation de données. Mettez en œuvre des projets concrets et augmentez vos capacités d'analyse de données avancée.

PrésentielDistanciel21 h✅ Maîtriser la Data Science avec Python pour l'Analyse de DonnéesOPCOFAFFranceTravailCPFRégionFNE Formation
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Réponse sous 24h ouvré

Ce que vous apprendrez durant
la formation Maîtriser la Data Science avec Python pour l'Analyse de Données

Maîtriser l'environnement Python pour la Data Science

Installer Python, utiliser l'écosystème NumPy/Pandas, manipuler et nettoyer efficacement des ensembles de données complexes.

Effectuer l'analyse et la visualisation de données

Réaliser des analyses statistiques descriptives et inférentielles, créer des visualisations pertinentes pour communiquer des insights et des tendances.

Appliquer les algorithmes de Machine Learning

Comprendre, implémenter et évaluer des modèles de régression, classification et clustering (supervisé/non-supervisé) pour diverses problématiques métier.

Mettre en œuvre et évaluer des projets Data Science

Du pré-traitement à l'évaluation du modèle, construire et itérer sur des pipelines de Machine Learning, interpréter les résultats et présenter des conclusions exploitables.

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La formation parfaite pour :

Débutants en Data Science

Personnes souhaitant acquérir les bases théoriques et pratiques de la Data Science, de l'analyse exploratoire aux concepts de machine learning, en utilisant Python comme outil principal.

Analysts & Chefs de Projet

Professionnels désirant approfondir leurs compétences en analyse de données, modélisation prédictive et visualisation pour des prises de décision plus éclairées et une meilleure gestion de projets Data.

Développeurs Python

Développeurs cherchant à étendre leurs connaissances Python aux bibliothèques clés de Data Science (Pandas, Matplotlib, Seaborn) et aux concepts de statistiques et machine learning.

Étudiants & Chercheurs

Futurs Data Scientists ou chercheurs ayant besoin de maîtriser les outils et méthodes pour traiter, analyser et modéliser des ensembles de données complexes dans leurs études ou recherches.

Programme de la formation
Maîtriser la Data Science avec Python pour l'Analyse de Données

  • Introduction à la Data Science & Python

    - Définition et enjeux de la Data Science
    - Installation et configuration de l'environnement Python (Anaconda)
    - Bases de la programmation Python: variables, types, opérateurs
    - Structures de données fondamentales: listes, tuples, dictionnaires, sets

  • Pandas pour la Manipulation de Données

    - Introduction à NumPy pour le calcul numérique
    - Création et manipulation de DataFrames Pandas
    - Indexation, sélection et filtrage de données
    - Gestion des valeurs manquantes et doublons

  • Nettoyage et Préparation des Données

    - Correction des types de données
    - Renommage et réorganisation de colonnes
    - Fusion, jointure et concaténation de DataFrames
    - Transformation et agrégation de données (Group By)

  • Visualisation de Données avec Matplotlib & Seaborn

    - Principes de visualisation de données
    - Création de graphiques basiques avec Matplotlib (lignes, barres, nuages)
    - Visualisation statistique avancée avec Seaborn
    - Personnalisation et export de visualisations

  • Statistiques Descriptives et Inférentielles

    - Mesures de tendance centrale et de dispersion
    - Distribution de probabilité (normale, binomiale)
    - Tests d'hypothèses: t-test, chi-carré
    - Corrélation et causalité

  • Fondamentaux du Machine Learning

    - Introduction aux concepts du Machine Learning (supervisé, non-supervisé)
    - Phases d'un projet ML: entraînement, validation, test
    - Métriques d'évaluation pour la régression et la classification
    - Préparation des données pour le ML: encodage, standardisation

  • Régression Linéaire et Logistique
  • Arbres de Décision et Forêts Aléatoires

    - Fonctionnement et construction des arbres de décision
    - Prévention du sur-apprentissage (élagage)
    - Principes des ensembles (bagging, boosting)
    - Implémentation des Forêts Aléatoires

  • Introduction aux Réseaux de Neurones

    - Comprendre le perceptron et les réseaux de neurones simples
    - Fonctions d'activation et rétropropagation
    - Implémentation de réseaux de neurones avec Scikit-learn
    - Limites et cas d'usage des réseaux simples

  • Machine Learning Non-Supervisé : Clustering

    - Introduction au clustering: K-Means, DBSCAN
    - Choix du nombre de clusters et évaluation
    - Applications du clustering: segmentation client, détection d'anomalies
    - Visualisation et interprétation des clusters

  • Pipeline de Machine Learning & Modélisation Avancée
  • Projet Pratique de Data Science

    - Choix et cadrage d'un projet Data Science
    - Application des connaissances acquises (données, ML, visualisation)
    - Présentation des résultats et de la méthodologie
    - Best practices et points d'amélioration pour de futurs projets

Encore des questions ?

Nous pouvons adapter le programme de la formation Maîtriser la Data Science avec Python pour l'Analyse de Données à vos besoins. Contactez un conseiller en formation

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FAQs

Questions souvents posées

Vous avez des interrogations ? Nous avons les réponses. Consultez notre FAQ pour découvrir les questions que d’autres se posent souvent avant de se lancer dans une formation.

Vous avez encore des questions ?
  • Prérequis

    - Notions de programmation basique - Connaissance des fondamentaux de Python (variables, boucles, fonctions) - Logique algorithmique

  • - Ordinateur portable puissant (Windows, macOS, Linux) - Accès internet stable - Environnement de développement Python (Anaconda recommandé) - Espaces de stockage suffisants (au moins 20 Go disponibles)

  • 5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

  • Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

  • Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

  • A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

  • ♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

  • Jaylan Nikolovski Pour tout renseignement : 06 72 09 69 52 / jaylan.n@imi-executive-solutions.com

  • 25 juin 2025

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Le champ de la formation est exonéré de TVA.

Les financements possibles

Notre métier est aussi de vous accompagner dans l'activation des différents financeurs pour vous éviter le moins de reste à charge possible.

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