Formation Formation Big Data et Data Science avec Python
Maîtrisez l'analyse de données massives. Apprenez le Big Data et la Data Science. Utilisez Python pour des projets concrets. Développez des compétences clés en machine learning. Formation pratique pour experts et débutants. Améliorez la prise de décision. Comprenez les algorithmes. Préparez-vous aux défis du futur. Acquérir les bases du traitement de données. Devenez un expert en traitement de l'information.
—Rôles et responsabilités du Data Scientist et de l'Ingénieur Big Data
—Cycle de vie typique d'un projet data
—Vue d'ensemble des outils et technologies clés de l'écosystème
02
Bases de Python pour la Data Science
—Installation et environnement de développement (Anaconda, Jupyter)
—Types de données et structures de contrôle (boucles, conditions)
—Fonctions et modules en Python
—Introduction aux bibliothèques clés : NumPy pour le calcul numérique
—Premières manipulations de données avec NumPy
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Manipulation de Données avec Pandas
—Introduction aux DataFrames et Series de Pandas
—Chargement et exploration de données (CSV, Excel)
—Indexation, sélection et filtrage de DataFrames
—Traitement des données manquantes et duplicats
—Jointures, regroupements et agrégations de données
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Nettoyage et Préparation des Données
—Identifier et traiter les valeurs manquantes dans un DataFrame Pandas
—Normaliser et standardiser les données numériques pour l'analyse
—Détecter et gérer les doublons dans les ensembles de données
—Transformer les variables catégorielles en données exploitables
—Appliquer des techniques de feature engineering pour améliorer les données
05
Visualisation de Données avec Matplotlib et Seaborn
—Principes de bonne visualisation de données
—Création de graphiques statistiques basiques avec Matplotlib (histogrammes, nuages de points)
—Visualisations avancées avec Seaborn (boîtes à moustaches, cartes de chaleur)
—Personnalisation des graphiques (titres, étiquettes, légendes)
—Interprétation des visualisations pour la prise de décision
06
Algorithmes de Machine Learning Supervisé (1/2)
—Introduction au Machine Learning : apprentissage supervisé vs non supervisé
—Régression Linéaire : théorie, entraînement et interprétation
—K-plus proches voisins (KNN) pour la classification et la régression
—Mesures d'évaluation pour la régression (MAE, MSE, R²)
—Application pratique avec scikit-learn
07
Algorithmes de Machine Learning Supervisé (2/2)
—Régression Logistique pour la classification binaire et multi-classe
—Arbres de Décision : principe, construction et interprétation
—Forêts Aléatoires (Random Forests) : amélioration des arbres de décision
—Mesures d'évaluation pour la classification (précision, rappel, F1-score, courbe ROC)
—Préparation des données pour ces modèles
08
Algorithmes de Machine Learning Non Supervisé
—Introduction au clustering : découvrir des structures cachées
—Algorithme K-Means : principe, exécution et interprétation des clusters
—Introduction à la réduction de dimensionnalité : ACP (Analyse en Composantes Principales)
—Cas d'usage du clustering et de la réduction de dimensionnalité
—Évaluation rudimentaire des résultats de clustering
09
Optimisation et Évaluation des Modèles ML
—Sur-apprentissage (Overfitting) et Sous-apprentissage (Underfitting)
—Validation croisée (K-fold Cross-Validation) pour une évaluation robuste
—Recherche d'hyperparamètres : Grid Search et Random Search
—Pipelines scikit-learn pour automatiser les workflows
—Rapports d'évaluation complets des modèles
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Introduction aux Bases de Données NoSQL et Big Data
—Concepts fondamentaux des bases de données NoSQL (vs SQL)
—Types de NoSQL : Clé-Valeur, Document, Colonne, Graphe
—Introduction à Apache Spark pour le traitement distribué
—Premiers pas avec PySpark : RDDs et DataFrames distribués
—Cas d'usage des bases NoSQL et de Spark dans le Big Data
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Déploiement et Mise en Production des Modèles
—Bonnes pratiques pour un code de production
—Sérialisation et chargement des modèles (Pickle, Joblib)
—Création d'une API simple avec Flask pour exposer un modèle
—Concepts de déploiement (conteneurisation avec Docker - initiation)
—Monitoring et maintenance rudimentaire des modèles
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Projet Pratique et Approfondissement
—Réalisation d'un projet de Data Science de bout en bout
—Nettoyage, préparation, modélisation et évaluation
—Utilisation de toutes les compétences acquises
—Présentation et analyse des résultats du projet
—Questions-réponses et ressources pour aller plus loin
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques majeurs de notre formation "Big Data et Data Science avec Python" est de maîtriser Python pour l'analyse et la manipulation de données. Cette compétence est essentielle dans le paysage actuel, où la capacité à transformer des données brutes en informations exploitables est un atout précieux pour toute organisation. En apprenant à utiliser Python dans un contexte de Data Science, les participants se dotent d'un outil puissant pour leurs futures analyses.
Un défi fréquent chez les apprenants dans le domaine de la Data Science est la difficulté à nettoyer et préparer des données avant leur analyse. Cette étape, souvent sous-estimée, est cruciale pour garantir des résultats fiables. La formation met un accent particulier sur le module "Nettoyage et Préparation des Données", permettant ainsi aux participants de surmonter cet obstacle et de développer une approche méthodique face à la complexité des jeux de données.
Ce qui distingue notre formation des autres approches est l'intégration pratique de concepts théoriques à travers des exercices concrets et des études de cas. En alliant théorie et pratique, nous assurons que chaque participant comprend non seulement les algorithmes de Machine Learning, mais sait aussi comment les appliquer efficacement dans des situations réelles. Cela garantit une assimilation rapide des compétences et une confiance accrue dans l'utilisation des outils enseignés.
Pour tirer le maximum de cette formation, je recommande aux participants d'être proactifs dans leur apprentissage. Cela inclut la pratique régulière des compétences acquises, l'exploration de projets personnels ou professionnels en parallèle et l'engagement dans les discussions avec les formateurs et les autres participants. En cultivant une curiosité active et en partageant leurs expériences, ils maximisent non seulement leur apprentissage, mais aussi leur réseau professionnel dans le domaine en pleine expansion de la Data Science.
Pourquoi choisir cette formation en informatique
🎯
Maîtrise de Python ciblée
Apprenez à utiliser Python spécifiquement pour l'analyse de données, avec des modules pratiques sur la manipulation de données via Pandas.
📊
Visualisation efficace
Développez vos compétences en visualisation de données grâce à des outils comme Matplotlib et Seaborn, pour des présentations percutantes.
🤖
Initiation au Machine Learning
Découvrez les fondamentaux des algorithmes de Machine Learning supervisé, essentiels pour prendre des décisions basées sur les données.
🔍
Nettoyage de données expert
Apprenez les techniques de nettoyage et de préparation des données, une étape cruciale pour garantir l'intégrité de vos analyses.
🌐
Compréhension du Big Data
Intégrez les bases du Big Data dans votre apprentissage, vous préparant à des défis d'analyse à grande échelle.
👩🏫
Formation pour tous niveaux
Que vous soyez débutant ou expert, cette formation est conçue pour s'adapter à votre niveau et à vos besoins spécifiques.
Compétences acquises
Maîtriser Python pour l'analyse et la manipulation de données
Utiliser Python et ses bibliothèques (NumPy, Pandas) pour collecter, nettoyer, transformer et structurer des ensembles de données complexes en vue de leur analyse et modélisation.
Appliquer des algorithmes de Machine Learning
Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning supervisés (régression, classification) et non supervisés (clustering) avec scikit-learn pour résoudre des problématiques data concrètes.
Visualiser et communiquer les résultats d'analyse
Créer des visualisations de données pertinentes avec Matplotlib et Seaborn, et interpréter les résultats pour faciliter la prise de décision stratégique à partir des insights extraits.
Comprendre les bases du Big Data et du déploiement ML
Appréhender les concepts clés du Big Data (NoSQL, Spark) et les principes fondamentaux du déploiement de modèles de Machine Learning pour une mise en production efficace.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Débutants Data Science
Professionnels en reconversion
Experts en analyse de données
Décideurs & Managers
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, formation accessible à tous les niveaux de connaissances.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers les exercices et les projets pratiques
Évaluation finale d'un projet personnel ou en équipe
Feedback régulier des formateurs pour une amélioration continue
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 %.
« Un participant a appliqué ses nouvelles compétences en Python pour automatiser l'analyse de données, réduisant le temps de traitement de plusieurs heures à quelques minutes. »
« Un autre participant a utilisé des techniques de visualisation de données pour présenter des résultats d'analyse lors d'une réunion, facilitant la prise de décision. »
Questions fréquentes
Aucun prérequis technique spécifique en Big Data ou Data Science n'est nécessaire.Des connaissances de base en informatique sont souhaitables.Une familiarité avec la logique de programmation est un plus mais n'est pas obligatoire.Ouvert aux débutants comme aux experts désireux de se perfectionner.
Un ordinateur portable (Windows, macOS ou Linux) avec accès administrateur.Une connexion internet stable pour le téléchargement des outils et les sessions en ligne.Un environnement de développement Python (Anaconda ou Miniconda) sera installé en début de formation (instructions fournies).Logiciel de visioconférence (Zoom, Teams ou similaire) si la formation est à distance.
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.
Cette formation vise à vous aider à maîtriser les compétences clés en machine learning, à analyser et à visualiser les résultats d'analyse, et à comprendre les bases du Big Data et du déploiement de Machine Learning.
Aucun prérequis spécifique, cette formation est accessible à tous les niveaux de connaissances.
Cette formation est en ligne avec accès à un environnement de travail virtuel, et est accompagnée par un formateur expérimenté dans le domaine de la Data Science.
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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