Formation Data Science avec Python : Analyse et prédiction
Acquérir les compétences pour l'analyse et la prédiction de données avec Python. Cette formation couvre l'importation et la manipulation de données avec Pandas, la construction de modèles de régression linéaire et logistique, et l'évaluation de leur performance via la validation croisée. Appliquer ces techniques pour des cas d'usage comme la prédiction immobilière ou la classification d'e-mails.
Acquérir les compétences nécessaires pour l'analyse et la prédiction de données avec Python
Comprendre les principes de la manipulation de données structurées avec Pandas
Apprendre à construire et évaluer des modèles de régression linéaire et logistique
Développer l'interprétation des résultats prédictifs pour améliorer les décisions d'affaires
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction à l'environnement Python pour la Data Science
—Installer et configurer un environnement de développement Python.
—Utiliser les librairies NumPy pour la manipulation de tableaux numériques.
—Appliquer les opérations de base sur les structures de données NumPy.
02
Manipulation de données structurées avec Pandas
—Importer des données depuis divers formats (CSV, Excel) avec Pandas.
—Manipuler des DataFrames : sélection, filtrage, agrégation.
—Gérer les valeurs manquantes et les doublons dans un DataFrame.
03
Nettoyage et préparation des données
—Appliquer des techniques de nettoyage de données (gestion des outliers).
—Effectuer du Feature engineering : création de nouvelles variables.
—Transformer des variables catégorielles en variables numériques.
04
Analyse exploratoire de données (EDA) - Partie 1
—Calculer des statistiques descriptives avec Pandas.
—Visualiser des distributions de variables avec Matplotlib.
—Identifier des corrélations entre variables avec Seaborn.
05
Analyse exploratoire de données (EDA) - Partie 2
—Créer des graphiques avancés (nuages de points, boîtes à moustaches) avec Seaborn.
—Interpréter les relations entre variables pour l'analyse prédictive.
—Présenter les résultats de l'EDA de manière synthétique.
06
Introduction au Machine Learning et Régression Linéaire
—Comprendre les principes fondamentaux du Machine Learning supervisé.
—Construire un modèle de Régression linéaire simple avec Scikit-learn.
—Interpréter les coefficients d'un modèle de régression linéaire.
07
Régression Linéaire Multiple et Évaluation
—Construire un modèle de Régression linéaire multiple avec Scikit-learn.
—Évaluer la performance d'un modèle de régression avec le R² et le RMSE.
—Appliquer la validation croisée pour une évaluation robuste du modèle.
08
Introduction à la Classification et Régression Logistique
—Comprendre les principes de la Classification.
—Construire un modèle de Régression logistique avec Scikit-learn.
—Interpréter les probabilités prédites par un modèle logistique.
09
Évaluation des modèles de Classification
—Calculer la précision, le rappel et le score F1 d'un modèle de classification.
—Utiliser la matrice de confusion pour analyser les erreurs de classification.
—Appliquer la validation croisée pour évaluer un modèle de classification.
10
Optimisation des hyperparamètres et pipelines
—Optimiser les hyperparamètres d'un modèle avec GridSearchCV.
—Construire des pipelines de traitement de données et de modélisation.
—Comparer les performances de différents modèles prédictifs.
11
Cas d'usage : Prédiction du prix immobilier
—Appliquer les techniques de régression pour prédire le prix d'un bien immobilier.
—Effectuer du Feature engineering spécifique aux données immobilières.
—Interpréter les facteurs influençant la prédiction du prix.
12
Cas d'usage : Classification d'e-mails (spam/non-spam)
—Appliquer les techniques de classification pour identifier les spams.
—Préparer des données textuelles pour la modélisation.
—Évaluer la performance du modèle de classification d'e-mails.
Le conseil de l'expert
Dans cette formation "Data Science avec Python : Analyse et prédiction", un des objectifs pédagogiques clés est de développer l'interprétation des résultats prédictifs pour améliorer les décisions d'affaires. Les participants apprendront à construire et évaluer des modèles de régression linéaire et logistique, compétences essentielles pour transformer des données brutes en insights significatifs qui guideront les stratégies organisationnelles.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans le domaine de la Data Science est la difficulté à nettoyer et préparer efficacement les données avant l'analyse. Ce processus, souvent négligé, est pourtant fondamental pour garantir la robustesse des modèles prédictifs. Beaucoup d'analystes débutants sous-estiment l'importance de cette étape, ce qui peut entraîner des résultats biaisés ou peu fiables.
Ce que cette formation apporte de distinctif, c'est son approche pratique et orientée vers des cas d'utilisation réels. Contrairement à d'autres formations, elle met l'accent sur la manipulation de données avec Pandas, une bibliothèque essentielle pour la Data Science, et propose une analyse exploratoire en profondeur. Les apprenants sortent ainsi non seulement avec des connaissances théoriques, mais aussi avec des compétences immédiatement applicables dans leur environnement professionnel.
Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de vous engager activement dans les exercices pratiques et d'appliquer les concepts appris à vos propres projets de données. N'hésitez pas à poser des questions et à partager vos réflexions avec le groupe. Votre implication personnelle et votre curiosité seront des atouts précieux pour enrichir votre expérience d'apprentissage et maximiser votre maîtrise de Python dans le domaine de la Data Science.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle
🎯
Expertise en Python appliqué
Maîtrisez l'environnement Python spécifiquement pour la Data Science, acquérant des compétences directement applicables dans votre quotidien professionnel.
📊
Manipulation avancée avec Pandas
Apprenez à manipuler des données structurées avec Pandas, un outil incontournable pour les analystes de données, garantissant une efficacité maximale.
🔍
Analyse exploratoire approfondie
Développez vos compétences en EDA sur deux modules distincts, vous permettant de découvrir des insights cachés dans vos données.
📈
Modèles de prédiction robustes
Construisez et évaluez des modèles de régression linéaire et logistique, essentiels pour des prévisions précises dans vos projets.
📉
Nettoyage et préparation des données
Acquérez des techniques de nettoyage de données qui sont fondamentales pour garantir la qualité de vos analyses et prédictions.
🚀
Décisions d'affaires éclairées
Interprétez les résultats prédictifs pour améliorer vos décisions d'affaires, faisant de vous un acteur clé dans votre organisation.
Compétences acquises
Manipulation de données structurées avec Pandas
Utiliser les DataFrames Pandas pour importer, filtrer, agréger et transformer des jeux de données tabulaires issus de diverses sources (CSV, Excel, bases de données).
Construction de modèles de régression
Développer des modèles de régression linéaire et logistique avec Scikit-learn pour prédire des variables continues ou classer des observations binaires.
Évaluation de la performance des modèles
Appliquer des métriques d'évaluation (RMSE, R², précision, rappel) et des techniques de validation croisée pour quantifier la robustesse et la généralisation des modèles prédictifs.
Interprétation des résultats prédictifs
Analyser les coefficients de régression, les matrices de confusion et les courbes ROC pour comprendre les facteurs influençant les prédictions et la performance du modèle.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Analystes de données
Développeurs Python
Scientifiques de données juniors
Professionnels de la BI
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une connaissance de base en programmation Python est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers les exercices pratiques et les projets individuels
Évaluation finale d'un projet de Data Science appliqué à un cas d'usage réel
Participation active à la formation et à la discussion en ligne
Accessibilité
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.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO 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.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Après la formation, il utilise Python pour traiter des ensembles de données complexes, réalisant des analyses qui influencent les décisions stratégiques de son équipe. »
« Il a mis en place des visualisations avec Seaborn qui facilitent la compréhension des tendances de vente auprès de ses collègues. »
Questions fréquentes
Connaissances fondamentales en programmation Python (variables, boucles, fonctions). Notions de base en statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type). Familiarité avec l'environnement de développement (Jupyter Notebook ou IDE).
Ordinateur avec accès internet. Installation de Python 3.x. Installation des bibliothèques Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn (via pip ou Anaconda). Un éditeur de code ou environnement 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.
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.
Pandas, NumPy, Scikit-learn et Matplotlib sont les principaux outils utilisés pendant la formation.
Oui, vous pouvez demander des conseils ou de l'aide via le support pédagogique en ligne ou via le groupe de discussion avec les autres participants.
L'objectif final de la formation est de vous permettre d'appliquer les techniques de Data Science à vos propres projets ou cas d'usage, afin d'améliorer vos décisions d'affaires et d'innover dans votre secteur.
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.
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