Formation Python, Pandas avancé : l'analyse de données avec des techniques performantes (Réf. PND)
Analyse de données avancée avec Python et Pandas : techniques performantes
Découvrez comment optimiser vos traitements de données avec Python et Pandas. Cette formation pratique vous apprendra à manipuler, nettoyer et explorer vos données de manière efficace. Apprenez à extraire des insights pertinents pour prendre des décisions éclairées.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Maîtriser la manipulation de données avec Pandas Avancé pour optimiser vos traitements
- Développer des compétences en optimisation des performances d'analyse de données pour traiter de grands ensembles de données
- Apprendre à réaliser des analyses exploratoires et des visualisations sophistiquées pour mieux comprendre vos données
- Construire des pipelines d'analyse de données pour automatiser vos traitements et améliorer votre productivité
01.Introduction à Pandas et structures de données avancées
- —Rappels fondamentaux sur les DataFrames et Series
- —Indexation multi-niveaux (MultiIndex) et utilisation avancée
- —Gestion des types de données (dtypes) et conversion optimisée
- —Bonnes pratiques de chargement de données (CSV, Excel)
02.Nettoyage et préparation des données (Partie 1)
- —Gestion des valeurs manquantes (NaN, None) : détection et imputation avancée
- —Détection et correction des doublons
- —Traitement des données aberrantes (outliers) : identification et stratégies
- —Uniformisation et standardisation des formats de données
03.Nettoyage et préparation des données (Partie 2)
- —Manipulation de chaînes de caractères avec `.str`
- —Conversion et manipulation des données temporelles (DateTime)
- —Opérations de fusion (merge) et concaténation (concat) avancées
- —Reshaping de données : pivot, melt, stack, unstack
04.Agrégation et groupement performants
- —Fonction `.[ ]groupby()` et ses applications avancées
- —Agrégations multiples et personnalisées (`.agg()`)
- —Itérations sur les groupes et transformations par groupe (`.apply()`, `.transform()`)
- —Création de tableaux croisés dynamiques (`.pivot_table()`)
05.Techniques d'indexation et sélection avancées
- —Indexation booléenne complexe et chaînée
- —Utilisation des méthodes `.loc[]` et `.iloc[]` pour la sélection
- —Slice, sélection par étiquette ou position
- —Techniques pour optimiser la sélection de grands datasets
06.Optimisation des performances avec Pandas
- —Compréhension de la mémoire et des types de données
- —Utilisation de `categoricals` pour optimiser la mémoire
- —Vectorisation des opérations vs boucles Python explicites
- —Astuces pour accélérer les traitements : `.apply()` vs fonctions natives
07.Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib/Seaborn
- —Rappels sur Matplotlib et intégration avec Pandas
- —Visualisation de distributions (histogrammes, KDE, boxplots)
- —Visualisation de relations (scatter plots, joint plots)
- —Personnalisation avancée des graphiques
08.Analyse exploratoire de données (EDA) approfondie
- —Stratégies d'exploration pour grands jeux de données
- —Identification de tendances, patterns et corrélations
- —Utilisation de statistiques descriptives avancées
- —Outils d'automatisation de l'EDA (Pandas Profiling)
09.Fonctions de fenêtre et échantillonnage
- —Application de fonctions de fenêtre (`.rolling()`, `.expanding()`)
- —Calcul de moyennes mobiles, sommes cumulées
- —Échantillonnage de données (stratégies aléatoires et stratifiées)
- —Utilisation pour l'analyse de séries temporelles
10.Traitement de données externes et API (Cas pratiques)
- —Lecture et écriture de données depuis des bases de données SQL
- —Interaction avec des API web (JSON, XML)
- —Parsing et manipulation de données non-structurées
- —Intégration de données de diverses sources dans Pandas
11.Workflow d'analyse de données et déploiement
- —Structuration d'un projet d'analyse de données
- —Création de pipelines de traitement de données
- —Exportation des résultats et rapports automatisés
- —Bonnes pratiques de code et de documentation
- —## COMPÉTENCES ACQUISES
Maîtrise de la manipulation de données avec Pandas Avancé
Appliquer les techniques avancées de Pandas (MultiIndex, merge/concat, pivot, groupby) pour structurer, nettoyer et transformer efficacement des jeux de données complexes et volumineux.
Optimisation des performances d'analyse de données
Utiliser les stratégies et outils d'optimisation (types catégoriels, vectorisation, gestion mémoire) pour accélérer le traitement et l'analyse de grands volumes de données avec Pandas.
Réalisation d'analyse exploratoire et visualisation sophstiquée
Conduire une analyse exploratoire de données approfondie, identifier des insights pertinents et créer des visualisations avancées et narratives avec Matplotlib/Seaborn pour communiquer les résultats.
Construction de pipelines d'analyse de données
Concevoir et implémenter des pipelines d'analyse de données robustes, intégrant l'acquisition, le nettoyage, la transformation, l'analyse et l'exportation des données issues de sources diverses.
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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Analyse de données avancée avec Python et Pandas : techniques performantes — pourquoi la choisir ?
Maîtrise de Pandas Avancé
Apprenez à exploiter pleinement Pandas pour des manipulations de données complexes et optimisez vos traitements grâce à des techniques avancées.
Optimisation des performances
Développez des compétences clés pour améliorer l'efficacité de vos analyses sur de grands ensembles de données, garantissant des résultats rapides.
Analyses exploratoires approfondies
Réalisez des visualisations sophistiquées pour mieux comprendre vos données, transformant des insights en décisions stratégiques.
Automatisation des analyses
Construisez des pipelines d'analyse pour automatiser vos traitements, augmentant ainsi votre productivité et réduisant les erreurs.
Techniques d'indexation avancées
Maîtrisez les techniques d'indexation et de sélection pour accéder rapidement aux données pertinentes, facilitant vos analyses.
Formation inter-entreprises
Bénéficiez d'un environnement d'apprentissage collaboratif, idéal pour échanger des idées et des expériences avec d'autres professionnels du secteur.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Analyse de données avancée avec Python et Pandas : techniques performantes.
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Financer Analyse de données avancée avec Python et Pandas : techniques performantes
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Analyse de données avancée avec Python et Pandas : techniques performantes. 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.
Analyse de données avancée avec Python et Pandas : techniques performantes en situation
“Après la formation, il a utilisé Pandas pour optimiser le traitement de grandes quantités de données, réduisant ainsi le temps d'analyse de plusieurs heures à quelques minutes.”
“Elle a réussi à créer des visualisations sophistiquées qui ont permis à son équipe de mieux comprendre les tendances des données.”
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
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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
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