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Formation 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

2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
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  • 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 Matplotlib (Partie 2)
    09.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
    10.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
    11.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
    12.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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    Apprenants en formation IMI
    Ils ont suivi cette formation

    Rejoignez nos participants et développez vos compétences avec les experts IMI.

    Points forts de la formation

    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.

    Thématique

    Questions clés

    Tout ce que vous devez savoir sur Formation Python Data Science : Maîtriser l'Analyse et la Visualisation de Données.

    Poser une question
    La formation utilise Python 3.x, ainsi que des bibliothèques populaires telles que Pandas, NumPy et Matplotlib.
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    Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.

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    Financement

    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.

    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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    Région

    Aides régionales pour la formation professionnelle

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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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    Témoignages

    Avis sur Formation Python Data Science : Maîtriser l'Analyse et la Visualisation de Données

    5.0/5· 3 avis vérifiés

    Honnêtement, j'avais des doutes avant de m'inscrire à Python Data Science : Maîtriser l'Analyse et la Visuali…. Mais le niveau du formateur et la qualité des échanges m'ont convaincu dès la première demi-journée.

    AN

    Alexandre N.

    Référent·e métier · ESN

    Très bon retour sur la formation Python Data Science : Maîtriser l'Analyse et la Visuali…. Les cas pratiques sont tirés de situations réelles, ce qui rend la formation immédiatement applicable. Certification Qualiopi rassurante.

    FB

    Fatima B.

    Responsable informatique · Centre de formation

    Je cherchais une montée en compétences rapide sur Python Data Science : Maîtriser l'Analyse et la Visuali… — c'est exactement ce que j'ai obtenu. Programme bien calibré, supports clairs, formateur disponible.

    RC

    Romain C.

    Adjoint·e de direction · Société de services

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    IMI en chiffres

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    - Maîtrise des concepts fondamentaux de la programmation (variables, boucles, conditions). - Connaissance des bases en mathématiques et statistiques est un plus mais non obligatoire. - Motivation à apprendre un nouveau langage de programmation et ses applications en Data Science.

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