Formation Python Data Science, manipuler et visualiser les données (Réf. IYT) BEST
Formation Python Data Science : Maîtriser l'Analyse et la Visualisation de Données
Maîtrisez les compétences clés en analyse de données avec Python et optimisez vos projets data. Cette formation pratique vous apprendra à manipuler, nettoyer et visualiser des données efficacement. Développez vos compétences en Data Science pour prendre des décisions éclairées et améliorer vos performances.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Apprendre les bases de Python pour la Data Science
- Manipuler et nettoyer des jeux de données avec efficacité
- Créer des visualisations pertinentes pour communiquer les résultats
- Développer un projet d'analyse Data Science complet
01.Introduction à Python pour la Data Science
- —Présentation de la Data Science et rôle de Python
- —Installation de Python, Jupyter Notebook et Anaconda
- —Bases du langage Python : variables, types, opérateurs
- —Structures de données : listes, tuples, dictionnaires, ensembles
02.Manipulation de données avec NumPy (Partie 1)
- —Introduction à NumPy : tableaux (arrays) N-dimensionnels
- —Création et indexation d'arrays
- —Opérations arithmétiques vectorisées
- —Fonctions universelles (ufuncs)
03.Manipulation de données avec NumPy (Partie 2)
- —Manipulation de formes : reshape, flatten
- —Concaténation et découpage d'arrays
- —Opérations de diffusion (broadcasting)
- —Exercices pratiques sur NumPy
04.Introduction à Pandas : DataFrames et Series
- —Qu'est-ce que Pandas ? Series et DataFrames
- —Création de Series et DataFrames
- —Indexation et sélection de données (loc, iloc)
- —Chargement de données depuis des fichiers (CSV, Excel)
05.Nettoyage et préparation des données avec Pandas (Partie 1)
- —Gestion des valeurs manquantes (NaN) : détection, suppression, imputation
- —Suppression des doublons
- —Renommage de colonnes
- —Changement de types de données
06.Nettoyage et préparation des données avec Pandas (Partie 2)
- —Application de fonctions (apply, map)
- —Agrégation de données (groupby)
- —Fusion et jointure de DataFrames (merge, join, concat)
- —Pivots et tableaux croisés dynamiques
07.Visualisation de données avec Matplotlib (Partie 1)
- —Introduction à Matplotlib : figures, axes, sous-plots
- —Création de nuages de points (scatter plots)
- —Création de histogrammes
- —Personnalisation : titres, étiquettes, légendes
08.Visualisation de données avec Seaborn (Partie 1)
- —Introduction à Seaborn pour des graphiques statistiques avancés
- —Distribution des données : distplot, histplot, kdeplot
- —Relations entre variables : scatterplot, jointplot, pairplot
- —Graphiques catégoriels : barplot, countplot, boxplot
09.Visualisation de données avec Seaborn (Partie 2)
- —Régression linéaire : regplot, lmplot
- —Heatmaps pour les corrélations
- —Personnalisation des styles et palettes de couleurs
- —Exercices pratiques de visualisation
10.Bonnes pratiques et cas d'usage en Data Science
- —Workflow d'un projet Data Science
- —Gestion de versions (Git) basique pour les notebooks
- —Introduction à l'ingénierie de fonctionnalités (feature engineering)
- —Études de cas réelles de manipulation et visualisation de données
11.Projet Pratique : Analyse et Visualisation Complète de Données
- —Définition d'un cas d'étude réel avec un jeu de données
- —Application des compétences acquises : nettoyage, manipulation
- —Création de visualisations pertinentes pour répondre à des questions
- —Présentation des résultats et interprétation des graphiques
Manipuler des données avec Python
Appliquer les bibliothèques NumPy et Pandas pour charger, transformer, nettoyer et agréger efficacement des ensembles de données de diverses provenances.
Créer des visualisations pertinentes
Concevoir et générer des graphiques et dashboards descriptifs utilisant Matplotlib et Seaborn pour explorer les données et communiquer des insights clés.
Nettoyer et Prétraiter les jeux de données
Identifier et résoudre les problèmes de qualité des données (valeurs manquantes, doublons, formats incohérents) afin de préparer les données pour l'analyse.
Réaliser un projet d'analyse Data Science
Mettre en œuvre l'ensemble du processus d'analyse de données, de la compréhension du besoin à la présentation visuelle des résultats, en utilisant Python.
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 Python Data Science : Maîtriser l'Analyse et la Visualisation de Données — pourquoi la choisir ?
Bases solides en Python
Initiez-vous aux fondamentaux de Python pour la Data Science, garantissant une compréhension approfondie dès le début de votre parcours.
Manipulation avancée des données
Maîtrisez NumPy et Pandas pour manipuler et nettoyer efficacement vos jeux de données, essentielle pour des analyses fiables.
Visualisations percutantes
Apprenez à créer des visualisations pertinentes qui facilitent la communication des résultats, rendant vos analyses plus impactantes.
Projet pratique complet
Développez un projet d'analyse Data Science de A à Z, intégrant toutes les compétences acquises pour une expérience concrète.
Formation inter-entreprises
Bénéficiez d'un environnement d'apprentissage collaboratif avec d'autres professionnels, favorisant l'échange de bonnes pratiques.
Polyvalence pour tous niveaux
Accessible aux débutants et aux développeurs, cette formation s'adapte à vos besoins spécifiques en Data Science.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Formation Python Data Science : Maîtriser l'Analyse et la Visualisation de Données.
Poser une questionFormez-vous avec les meilleurs experts IMI Executive Solutions.
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Financer Formation Python Data Science : Maîtriser l'Analyse et la Visualisation de Données
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Formation Python Data Science : Maîtriser l'Analyse et la Visualisation de Données. 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.
En savoir plusBesoin d'aide pour choisir votre dispositif ?
Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Formation Python Data Science : Maîtriser l'Analyse et la Visualisation de Données en situation
“Il a manipulé efficacement des ensembles de données complexes avec Pandas, fournissant des analyses précises à son équipe.”
“Elle a créé des visualisations percutantes pour présenter les résultats de son projet d'analyse, facilitant la prise de décision.”
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
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Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
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Questions fréquentes
Une question sur Formation Python Data Science : Maîtriser l'Analyse et la Visualisation de Données ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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