Formation Data Analytics avec Python (Réf. BDA) BEST
Formation Data Analytics Python : Maîtrisez l'Analyse de Données Avancée
Découvrez comment maîtriser l'analyse de données avec Python pour prendre des décisions éclairées et améliorer votre compétitivité. Cette formation vous permettra de développer vos compétences en data analytics et de devenir un expert en analyse de données. Vous apprendrez à utiliser Python pour manipuler, visualiser et interpréter les données et résoudre des problématiques métier complexes.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Maîtriser l'environnement Python pour la data analytics
- Réaliser des visualisations de données percutantes
- Mener une analyse exploratoire de données (EDA) approfondie
- Résoudre des problématiques métier avec la data analytics
01.Introduction à la Data Analytics et à l'écosystème Python
- —Définition et importance de la Data Analytics
- —Présentation de Python pour l'analyse de données
- —Installation de Python et des environnements de développement (Anaconda, Jupyter)
- —Bases de la programmation Python (variables, types, opérateurs)
02.Manipulation de données avec NumPy
- —Introduction à NumPy : tableaux (arrays) N-dimensionnels
- —Création et opérations sur les tableaux NumPy
- —Indexation, découpage et remodelage des tableaux
- —Opérations mathématiques vecto risées et performances
03.Nettoyage et préparation de données avec Pandas I
- —Introduction à Pandas : Series et DataFrames
- —Importation de données (CSV, Excel)
- —Sélection et filtrage de données
- —Gestion des valeurs manquantes
04.Nettoyage et préparation de données avec Pandas II
- —Manipulation d'index et de colonnes
- —Fusion, jointure et concaténation de DataFrames
- —Pivots et regroupements de données (groupby)
- —Application de fonctions (apply, map, applymap)
05.Visualisation de données statique avec Matplotlib
- —Concepts de base de Matplotlib : figures, axes, tracés
- —Création de différents types de graphes (ligne, barre, nuage de points)
- —Personnalisation des graphes (titres, légendes, axes)
- —Exportation des visualisations
06.Visualisation de données avancée avec Seaborn
- —Introduction à Seaborn : statistiques et esthétique
- —Création de visualisations statistiques complexes (heatmaps, boxplots)
- —Utilisation de différentes palettes de couleurs et styles
- —Combinaison de Matplotlib et Seaborn pour des graphiques sophistiqués
07.Analyse exploratoire de données (EDA) : Techniques descriptives
- —Objectifs et étapes de l'EDA
- —Calcul des statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type)
- —Détection des valeurs aberrantes (outliers)
- —Analyse de la distribution des variables
08.Analyse exploratoire de données (EDA) : Corrélation et relations
- —Calcul de la corrélation entre variables
- —Visualisation des relations entre variables
- —Applications de pairplot et jointplot de Seaborn
- —Interprétation des résultats de l'EDA
09.Introduction au traitement et à l'ingénierie des caractéristiques
- —Comprendre l'importance du Feature Engineering
- —Encodage des variables catégorielles (One-Hot Encoding, Label Encoding)
- —Mise à l'échelle des données (standardisation, normalisation)
- —Création de nouvelles caractéristiques à partir de données existantes
10.Analyse temporelle et saisonnalité
- —Manipulation de données de séries temporelles avec Pandas
- —Resampling et agrégation de données temporelles
- —Décomposition de séries temporelles (tendance, saisonnalité, bruit)
- —Visualisation des tendances et des cycles
11.Cas pratiques d'Analyse de données I
- —Application des techniques apprises sur un dataset réel
- —Résolution d'un problème métier via l'analyse de données
- —Étude de cas sur l'analyse des ventes ou données clients
- —Présentation des résultats et conclusions
12.Cas pratiques d'Analyse de données II et Bonnes pratiques
- —Autre étude de cas complexe (par exemple, analyse marketing/financière)
- —Développer un workflow complet d'analyse de données
- —Bonnes pratiques de code et de documentation en Data Analytics
- —Introduction aux étapes suivantes (modélisation, Machine Learning)
Maîtriser l'environnement Python pour la Data Analytics
Configurer et utiliser Python, les bibliothèques NumPy et Pandas pour la manipulation efficacede grandes quantités de données structurées et non structurées, assurant une préparation optimale pour l'analyse.
Réaliser des Visualisations de Données percutantes
Concevoir et générer des graphiques professionnels et interprétables avec Matplotlib et Seaborn, permettant de communiquer clairement les tendances, les motifs et les corrélations au sein des jeux de données.
Mener une Analyse Exploratoire de Données (EDA) approfondie
Appliquer des techniques statistiques et visuelles pour explorer, nettoyer et comprendre les caractéristiques clés d'un jeu de données, identifier les anomalies et préparer les données pour la modélisation ultérieure.
Résoudre des problématiques métier avec la Data Analytics
Appliquer l'ensemble des compétences acquises (manipulation, visualisation, explication) pour analyser des cas d'études réels et fournir des insights actionnables répondant à des problématiques business.
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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Formation Data Analytics Python : Maîtrisez l'Analyse de Données Avancée — pourquoi la choisir ?
Maîtrise de l'écosystème Python
Apprenez à naviguer dans l'écosystème Python avec une introduction ciblée, vous préparant à utiliser des outils puissants pour l'analyse de données.
Visualisations percutantes
Créez des visualisations de données engageantes avec Matplotlib et Seaborn, permettant de raconter des histoires claires et impactantes à partir de vos données.
Analyse Exploratoire Approfondie
Menez une analyse exploratoire de données (EDA) en profondeur, une compétence cruciale pour identifier des tendances et des patterns significatifs.
Nettoyage de données efficace
Maîtrisez les techniques avancées de nettoyage et préparation de données avec Pandas, garantissant des analyses fiables et précises.
Résolution de problématiques métier
Apprenez à appliquer vos compétences en data analytics pour résoudre des problématiques concrètes en entreprise, ajoutant de la valeur à votre organisation.
Format inter-entreprise
Bénéficiez d'un cadre d'apprentissage collaboratif en inter-entreprise, favorisant l'échange d'idées et d'expériences entre professionnels de divers secteurs.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Formation Data Analytics Python : Maîtrisez l'Analyse de Données Avancée.
Poser une questionFormez-vous avec les meilleurs experts IMI Executive Solutions.
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Financer Formation Data Analytics Python : Maîtrisez l'Analyse de Données Avancée
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Formation Data Analytics Python : Maîtrisez l'Analyse de Données Avancée. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
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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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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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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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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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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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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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Formation Data Analytics Python : Maîtrisez l'Analyse de Données Avancée en situation
“Après la formation, un participant a réalisé une analyse exploratoire de données qui a permis d'identifier des tendances clés pour son entreprise.”
“Un autre a créé des visualisations de données percutantes qui ont été présentées lors d'une réunion stratégique, facilitant la prise de décision.”
IMI en chiffres
L'expertise IMI au service de votre développement professionnel
Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
- Formateurs experts
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Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
- Personnalisé & sur-mesure
- +10 ans d'expertise
- Résultats mesurables
Questions fréquentes
Une question sur Formation Data Analytics Python : Maîtrisez l'Analyse de Données Avancée ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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