Informations pratiques

• Durée : 45h
• Niveau : Intermédiaire
• Modalité : Visio

Objectifs pédagogiques

• Maîtriser Python pour l'analyse de données
• Utiliser Pandas pour manipuler les données
• Créer des visualisations avec Matplotlib et Seaborn
• Réaliser des analyses statistiques
• Automatiser les tâches d'analyse

Programme de la formation

1. Python Fondamentaux (12h)
   • Syntaxe Python : variables, types de données (int, float, str, bool), opérateurs et f-strings
   • Structures de données : listes, tuples, dictionnaires, sets et compréhensions de listes
   • Fonctions : définition, paramètres, valeurs de retour, fonctions lambda et fonctions built-in
   • Modules et packages : import, pip, environnements virtuels et organisation du code
   • Contrôle de flux : boucles for/while, conditions if/elif/else, try/except et gestion des erreurs
   • Fichiers et I/O : lecture/écriture CSV, JSON, encodage et context managers (with)
2. Pandas et NumPy (15h)
   • DataFrames Pandas : création, indexation (loc/iloc), sélection de colonnes et filtrage conditionnel
   • Manipulation de données : merge, join, concat, pivot_table, melt et crosstab
   • Agrégations : groupby, agg, transform, apply et fonctions d'agrégation personnalisées
   • Nettoyage : gestion des NaN (fillna, dropna), doublons, types de données et string operations
   • NumPy : création d'arrays, slicing, broadcasting, opérations matricielles et fonctions statistiques
   • Séries temporelles : DatetimeIndex, resample, rolling windows et analyses temporelles avec Pandas
3. Visualisation (10h)
   • Matplotlib : figure, axes, subplots, styles, légendes, annotations et personnalisation complète
   • Seaborn : heatmaps, violin plots, box plots, pair plots, FacetGrid et thèmes statistiques
   • Plotly : graphiques interactifs, hover, animations, Plotly Express et export HTML
   • Graphiques interactifs : widgets Jupyter, ipywidgets et dashboards avec Voilà ou Streamlit
   • Choix du bon graphique : distribution, comparaison, composition, relation et bonnes pratiques
   • Export et intégration : sauvegarde en PNG/SVG/PDF et intégration dans les rapports

Prérequis

Notions de programmation appréciées

Public visé

Data analysts, scientists, développeurs, analystes métier

Méthodes pédagogiques

Formation en distanciel (visio) et/ou en présentiel selon les sessions

Évaluation

QCM, exercices pratiques, mise en situation professionnelle, étude de cas, projet final

Accessibilité

Formation accessible aux personnes en situation de handicap. Possibilités d'adaptation pédagogique et technique. Pour toute question concernant l'accessibilité, contactez notre référent handicap : Kelly Ohana - contact@visio-form.fr