Intelligence Artificielle, Big Data

Formation Data Analytics avec Python (Réf. BDA)

Maîtriser l'Analyse de Données avec Python pour des Insights Puissants

Découvrez comment extraire des informations précieuses de vos données avec Python. Cette formation vous apprendra à manipuler, visualiser et analyser vos données pour prendre des décisions éclairées. Idéal pour les professionnels du Big Data.

Réponse sous 24h ouvrées

En intra la formation peut être entièrement sur mesure

Durée21h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
Demander un devis
  • Apprendre à manipuler et préparer des données avec Python pour une analyse efficace
  • Développer des compétences en visualisation de données pour mieux comprendre les tendances et les relations
  • Réaliser des analyses statistiques exploratoires pour identifier les modèles et les anomalies
  • Préparer les données pour les modèles prédictifs de base et améliorer leur précision
01.Introduction à la Data Science et à Python pour l'Analyse
  • Rôles de la Data Science et cycle de vie des données
  • Installation de Python, Jupyter Notebook / Labs
  • Rappel des bases de Python (variables, structures de contrôle, fonctions)
02.Data Wrangling avec Pandas (Partie 1 : Séries & DataFrames)
  • Introduction aux Séries Pandas
  • Création et manipulation de DataFrames
  • Indexation, sélection et filtrage de données basiques
03.Data Wrangling avec Pandas (Partie 2 : Opérations Avancées)
  • Joindre, fusionner et concaténer des DataFrames
  • Gestion des valeurs manquantes (NaN)
  • Opérations de groupe et agrégation (groupby)
04.Visualisation de Données avec Matplotlib et Seaborn (Partie 1)
  • Introduction à Matplotlib : figures, axes, tracés
  • Types de graphiques courants : lignes, barres, histogrammes
  • Personnalisation simple des visuels
05.Visualisation de Données avec Matplotlib et Seaborn (Partie 2)
  • Visualisation statistique avec Seaborn
  • Cartes de chaleur, nuages de points, box plots
  • Création de graphiques multiples et subplots
06.Introduction à l'Analyse Statistique Descriptive
  • Mesures de tendance centrale et de dispersion
  • Distribution des données (asymétrie, kurtosis)
  • Corrélation entre variables
07.Introduction à l'Analyse Prédictive (Scikit-learn Basics)
  • Présentation de l'apprentissage machine et Scikit-learn
  • Régression linéaire simple
  • Évaluation de modèles de régression
08.Analyse de Séries Temporelles avec Pandas
  • Manipulation d'index temporels
  • Rééchantillonnage et fenêtrage de données temporelles
  • Visualisation de séries chronologiques
09.Optimisation des Performances et Données Volumineuses
  • Techniques d'optimisation du code Python
  • Gestion efficace de la mémoire avec Pandas
  • Introduction aux dask ou modin pour des datasets plus grands
10.Projet Pratique d'Analyse de Données de A à Z
  • Cas d'étude complet : de l'importation à la visualisation/modélisation
  • Application des connaissances acquises
  • Démystification et conseils pour la suite
  • --
  • *Compétences acquises :**

Manipulation et préparation de données avec Python

Maîtriser l'importation, le nettoyage, la transformation et la structuration des données hétérogènes en utilisant les librairies NumPy et Pandas pour les rendre exploitables.

Visualisation de données pour l'analyse

Créer des représentations visuelles pertinentes (graphiques statistiques, dashboards) avec Matplotlib et Seaborn pour explorer les données, identifier des tendances et communiquer des insights efficacement.

Réalisation d'analyses statistiques exploratoires

Appliquer des méthodes statistiques descriptives et inférentielles simples pour comprendre la distribution des données, les corrélations et les relations entre les variables.

Préparation aux modèles prédictifs de base

Comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage machine et être capable de construire et d'évaluer des modèles de régression linéaire simples avec Scikit-learn pour des prévisions initiales.

Financement

Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.

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Points forts de la formation

Maîtriser l'Analyse de Données avec Python pour des Insights Puissants — pourquoi la choisir ?

🎯
Apprentissage pratique de Python

Maîtrisez Python spécifiquement pour l’analyse de données, en travaillant sur des cas concrets dès le premier module.

📊
Visualisation percutante

Développez des compétences en visualisation avec Matplotlib et Seaborn pour transformer des données brutes en insights clairs et impactants.

🔍
Analyse statistique approfondie

Réalisez des analyses statistiques exploratoires pour identifier des modèles et anomalies, renforçant ainsi vos capacités analytiques.

🛠️
Data Wrangling efficace

Apprenez les meilleures pratiques de nettoyage et préparation des données avec Pandas, essentielles pour toute analyse sérieuse.

📈
Préparation pour le prédictif

Préparez vos données pour des modèles prédictifs, en vous concentrant sur l'amélioration de leur précision au cours de la formation.

🤝
Formation inter-entreprises

Profitez d'une expérience d'apprentissage collaborative avec des professionnels de divers secteurs, enrichissant ainsi votre réseau et vos perspectives.

Thématique

Questions clés

Tout ce que vous devez savoir sur Maîtriser l'Analyse de Données avec Python pour des Insights Puissants.

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Bases en programmation Python sont requises pour suivre cette formation.
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Financement

Financer Maîtriser l'Analyse de Données avec Python pour des Insights Puissants

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Maîtriser l'Analyse de Données avec Python pour des Insights Puissants. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.

Logo OPCO – Opérateur de compétences
OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.

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Logo du FAF – Fonds d’Assurance Formation
FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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Logo France Travail
FranceTravail

Des aides pour les demandeurs d’emploi

France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.

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Compte Personnel de Formation
Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation.

Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.

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Aide régionale à la formation
Région

Aides régionales pour la formation professionnelle

Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.

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Dispositif FNE Formation pour entreprises
FNE Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.

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Concrètement, sur le terrain

Maîtriser l'Analyse de Données avec Python pour des Insights Puissants en situation

Un participant a utilisé ses nouvelles compétences pour créer des visualisations de données claires qui ont aidé son équipe à prendre des décisions basées sur des insights précis.

Après la formation, un autre participant a nettoyé et préparé des ensembles de données complexes, ce qui a permis à son équipe d'effectuer des analyses statistiques approfondies.

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