Formation Maîtriser la Data Science avec Python pour l'Analyse de Données

Introduction à la Data Science & Python

• —Définition et enjeux de la Data Science
• —Installation et configuration de l'environnement Python (Anaconda)
• —Bases de la programmation Python: variables, types, opérateurs
• —Structures de données fondamentales: listes, tuples, dictionnaires, sets

Pandas pour la Manipulation de Données

• —Introduction à NumPy pour le calcul numérique
• —Création et manipulation de DataFrames Pandas
• —Indexation, sélection et filtrage de données
• —Gestion des valeurs manquantes et doublons

Nettoyage et Préparation des Données

• —Correction des types de données
• —Renommage et réorganisation de colonnes
• —Fusion, jointure et concaténation de DataFrames
• —Transformation et agrégation de données (Group By)

Visualisation de Données avec Matplotlib & Seaborn

• —Principes de visualisation de données
• —Création de graphiques basiques avec Matplotlib (lignes, barres, nuages)
• —Visualisation statistique avancée avec Seaborn
• —Personnalisation et export de visualisations

Statistiques Descriptives et Inférentielles

• —Mesures de tendance centrale et de dispersion
• —Distribution de probabilité (normale, binomiale)
• —Tests d'hypothèses: t-test, chi-carré
• —Corrélation et causalité

Fondamentaux du Machine Learning

• —Introduction aux concepts du Machine Learning (supervisé, non-supervisé)
• —Phases d'un projet ML: entraînement, validation, test
• —Métriques d'évaluation pour la régression et la classification
• —Préparation des données pour le ML: encodage, standardisation

Régression Linéaire et Logistique

• —Appliquer la régression linéaire pour prédire des valeurs continues
• —Utiliser la régression logistique pour classer des données binaires
• —Évaluer la performance des modèles avec des métriques appropriées
• —Interpréter les coefficients de régression pour des insights clairs
• —Implémenter la validation croisée pour éviter le surapprentissage

Arbres de Décision et Forêts Aléatoires

• —Fonctionnement et construction des arbres de décision
• —Prévention du sur-apprentissage (élagage)
• —Principes des ensembles (bagging, boosting)
• —Implémentation des Forêts Aléatoires

Introduction aux Réseaux de Neurones

• —Comprendre le perceptron et les réseaux de neurones simples
• —Fonctions d'activation et rétropropagation
• —Implémentation de réseaux de neurones avec Scikit-learn
• —Limites et cas d'usage des réseaux simples

Machine Learning Non-Supervisé : Clustering

• —Introduction au clustering: K-Means, DBSCAN
• —Choix du nombre de clusters et évaluation
• —Applications du clustering: segmentation client, détection d'anomalies
• —Visualisation et interprétation des clusters

Pipeline de Machine Learning & Modélisation Avancée

• —Construire un pipeline de Machine Learning avec Scikit-Learn
• —Optimiser les hyperparamètres avec la validation croisée
• —Évaluer les modèles à l'aide de métriques appropriées
• —Intégrer la gestion des versions de modèles avec MLflow
• —Déployer un modèle de machine learning dans un environnement de production

Projet Pratique de Data Science

• —Choix et cadrage d'un projet Data Science
• —Application des connaissances acquises (données, ML, visualisation)
• —Présentation des résultats et de la méthodologie
• —Best practices et points d'amélioration pour de futurs projets

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

FAF

Aide à la formation pour les indépendants

France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

- Notions de programmation basique - Connaissance des fondamentaux de Python (variables, boucles, fonctions) - Logique algorithmique

- Ordinateur portable puissant (Windows, macOS, Linux) - Accès internet stable - Environnement de développement Python (Anaconda recommandé) - Espaces de stockage suffisants (au moins 20 Go disponibles)

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.

Saskia Cazettes Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com

23 mars 2026

La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.

Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.

Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.

Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.

Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.

Nous utilisons des outils Python tels que Pandas, NumPy, Matplotlib et Scikit-learn pour la manipulation, l'analyse et la visualisation des données.

Oui, cette formation est conçue pour les débutants en Data Science. Nous couvrons les concepts de base et les compétences nécessaires pour prendre des décisions éclairées.

Nous allons travailler sur des projets concrets tels que l'analyse de données de vente, l'analyse de données de clientèle et la prévision de tendances pour des entreprises réelles.

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.