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informatique

Formation Analyse de données avancée avec Python et Pandas : techniques performantes

Maîtrisez l'analyse de données avec Python et la bibliothèque Pandas. Découvrez des techniques avancées pour manipuler, nettoyer et explorer vos jeux de données. Optimisez vos traitements et vos visualisations. Apprenez à extraire des insights pertinents pour la prise de décision. Formation pratique et performante.

PrésentielDistanciel21 h✅ Analyse de données avancée avec Python et Pandas : techniques performantesOPCOFAFFranceTravailCPFRégionFNE Formation
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Réponse sous 24h ouvré

Ce que vous apprendrez durant
la formation Analyse de données avancée avec Python et Pandas : techniques performantes

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.

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La formation parfaite pour :

Data Scientists & Analystes

Perfectionnez vos compétences en manipulation et analyse de données complexes avec Pandas. Optimisez vos scripts et découvrez des techniques avancées pour des insights plus profonds.

Développeurs Python

Apprenez à appliquer Python et Pandas à des problématiques d'analyse de données. Enrichissez votre boîte à outils pour des projets nécessitant de la manipulation de grands volumes de données.

Chefs de projet data

Comprenez les capacités avancées de Python/Pandas pour mieux gérer vos équipes et vos projets d'analyse de données. Évaluez la faisabilité technique et la performance des solutions proposées.

Ingénieurs Data

Améliorez l'efficacité de vos pipelines de données grâce aux techniques avancées de Pandas, notamment pour le nettoyage, l'agrégation et la préparation de datasets volumineux et hétérogènes.

Programme de la formation
Analyse de données avancée avec Python et Pandas : techniques performantes

  • 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)

  • 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

  • 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

  • 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()`)

  • 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

  • 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

  • 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

  • Visualisation avancée et techniques narratives
  • 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)

  • 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

  • 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

  • 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

Encore des questions ?

Nous pouvons adapter le programme de la formation Analyse de données avancée avec Python et Pandas : techniques performantes à vos besoins. Contactez un conseiller en formation

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FAQs

Questions souvents posées

Vous avez des interrogations ? Nous avons les réponses. Consultez notre FAQ pour découvrir les questions que d’autres se posent souvent avant de se lancer dans une formation.

Vous avez encore des questions ?
  • Prérequis

    Maîtrise des bases de Python (variables, boucles, fonctions, types de données). Connaissance des concepts fondamentaux de Pandas (DataFrame, Series, indexation simple). Familiarité avec la manipulation de données. Une expérience préalable en statistiques est un plus, mais non obligatoire.

  • Un ordinateur portable avec un système d'exploitation récent (Windows 10+, macOS 10.15+, Ubuntu 20.04+). Connexion internet stable. Environnement de développement Python (Anaconda/Miniconda recommandé) préinstallé. Les bibliothèques Pandas, NumPy préinstallées ou à installer avant la formation. Optionnel : Un éditeur de code ou IDE (VS Code, PyCharm, Jupyter Notebook).

  • 5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

  • Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

  • Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

  • A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

  • ♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

  • Jaylan Nikolovski Pour tout renseignement : 06 72 09 69 52 / jaylan.n@imi-executive-solutions.com

  • 25 juin 2025

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Gestion centralisée des accès
Devis personnalisé selon vos besoins

Le champ de la formation est exonéré de TVA.

Les financements possibles

Notre métier est aussi de vous accompagner dans l'activation des différents financeurs pour vous éviter le moins de reste à charge possible.

A la fin de cette formation, ajoutez sur votre CV :

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