Formation Formation Data Analytics Python : Maîtrisez l'Analyse de Données Avancée
Maîtrisez l'analyse de données avec Python. Apprenez la manipulation, la visualisation et l'interprétation des données. Développez des compétences essentielles pour l'exploration et la modélisation. Idéal pour les professionnels souhaitant exceller en data-analyse. Cas pratiques et outils concrets. Devenez un expert en Data Analytics.
Maîtriser l'environnement Python pour la data analytics
Réaliser des visualisations de données percutantes
Mener une analyse exploratoire de données (EDA) approfondie
Résoudre des problématiques métier avec la data analytics
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction à la Data Analytics et à l'écosystème Python
—Définition et importance de la Data Analytics
—Présentation de Python pour l'analyse de données
—Installation de Python et des environnements de développement (Anaconda, Jupyter)
—Bases de la programmation Python (variables, types, opérateurs)
02
Manipulation de données avec NumPy
—Introduction à NumPy : tableaux (arrays) N-dimensionnels
—Création et opérations sur les tableaux NumPy
—Indexation, découpage et remodelage des tableaux
—Opérations mathématiques vecto risées et performances
03
Nettoyage et préparation de données avec Pandas I
—Introduction à Pandas : Series et DataFrames
—Importation de données (CSV, Excel)
—Sélection et filtrage de données
—Gestion des valeurs manquantes
04
Nettoyage et préparation de données avec Pandas II
—Manipulation d'index et de colonnes
—Fusion, jointure et concaténation de DataFrames
—Pivots et regroupements de données (groupby)
—Application de fonctions (apply, map, applymap)
05
Visualisation de données statique avec Matplotlib
—Concepts de base de Matplotlib : figures, axes, tracés
—Création de différents types de graphes (ligne, barre, nuage de points)
—Personnalisation des graphes (titres, légendes, axes)
—Exportation des visualisations
06
Visualisation de données avancée avec Seaborn
—Introduction à Seaborn : statistiques et esthétique
—Création de visualisations statistiques complexes (heatmaps, boxplots)
—Utilisation de différentes palettes de couleurs et styles
—Combinaison de Matplotlib et Seaborn pour des graphiques sophistiqués
07
Analyse exploratoire de données (EDA) : Techniques descriptives
—Objectifs et étapes de l'EDA
—Calcul des statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type)
—Détection des valeurs aberrantes (outliers)
—Analyse de la distribution des variables
08
Analyse exploratoire de données (EDA) : Corrélation et relations
—Calcul de la corrélation entre variables
—Visualisation des relations entre variables
—Applications de pairplot et jointplot de Seaborn
—Interprétation des résultats de l'EDA
09
Introduction au traitement et à l'ingénierie des caractéristiques
—Comprendre l'importance du Feature Engineering
—Encodage des variables catégorielles (One-Hot Encoding, Label Encoding)
—Mise à l'échelle des données (standardisation, normalisation)
—Création de nouvelles caractéristiques à partir de données existantes
10
Analyse temporelle et saisonnalité
—Manipulation de données de séries temporelles avec Pandas
—Resampling et agrégation de données temporelles
—Décomposition de séries temporelles (tendance, saisonnalité, bruit)
—Visualisation des tendances et des cycles
11
Cas pratiques d'Analyse de données I
—Application des techniques apprises sur un dataset réel
—Résolution d'un problème métier via l'analyse de données
—Étude de cas sur l'analyse des ventes ou données clients
—Présentation des résultats et conclusions
12
Cas pratiques d'Analyse de données II et Bonnes pratiques
—Autre étude de cas complexe (par exemple, analyse marketing/financière)
—Développer un workflow complet d'analyse de données
—Bonnes pratiques de code et de documentation en Data Analytics
—Introduction aux étapes suivantes (modélisation, Machine Learning)
Le conseil de l'expert
Cette formation "Data Analytics Python : Maîtrisez l'Analyse de Données Avancée" vous permettra de maîtriser l'environnement Python pour la data analytics, essentiel dans le paysage actuel des données. En particulier, l'analyse exploratoire des données (EDA) est un module clé qui vous apprendra à comprendre vos données en profondeur avant d'engager des décisions stratégiques basées sur celles-ci. Ce socle de compétences vous ouvrira de nombreuses perspectives professionnelles.
Un défi fréquent pour les analystes débutants est de se sentir dépassés par la quantité de données à traiter et de ne pas savoir par où commencer. Beaucoup commettent l'erreur de plonger directement dans l'analyse sans avoir préparé et nettoyé les données de manière adéquate. Cette formation met l'accent sur la manipulation de données avec NumPy et Pandas, garantissant que vous développiez des pratiques solides pour éviter ces pièges courants.
Ce qui distingue notre formation, c'est son approche pratique et immersive. Contrairement à d'autres cours qui se concentrent uniquement sur la théorie, nous intégrons des études de cas réels et des exercices pratiques tout au long des modules, vous permettant de mettre en œuvre rapidement vos nouvelles compétences en visualisation de données et en résolution de problèmes métiers. Cette approche vous prépare à relever des défis concrets dans votre environnement professionnel.
Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de vous engager activement pendant les sessions et de poser des questions sur des cas d'utilisation spécifiques que vous rencontrez dans votre travail. Prenez également le temps de pratiquer les concepts appris entre les modules. Votre curiosité et votre implication seront les clés de votre succès dans le domaine de la data analytics. Ensemble, nous ferons de vous un analyste de données compétent et confiant.
Pourquoi choisir cette formation en langages et développement
🎯
Maîtrise de l'écosystème Python
Apprenez à naviguer dans l'écosystème Python avec une introduction ciblée, vous préparant à utiliser des outils puissants pour l'analyse de données.
📊
Visualisations percutantes
Créez des visualisations de données engageantes avec Matplotlib et Seaborn, permettant de raconter des histoires claires et impactantes à partir de vos données.
🔍
Analyse Exploratoire Approfondie
Menez une analyse exploratoire de données (EDA) en profondeur, une compétence cruciale pour identifier des tendances et des patterns significatifs.
🛠️
Nettoyage de données efficace
Maîtrisez les techniques avancées de nettoyage et préparation de données avec Pandas, garantissant des analyses fiables et précises.
💼
Résolution de problématiques métier
Apprenez à appliquer vos compétences en data analytics pour résoudre des problématiques concrètes en entreprise, ajoutant de la valeur à votre organisation.
🤝
Format inter-entreprise
Bénéficiez d'un cadre d'apprentissage collaboratif en inter-entreprise, favorisant l'échange d'idées et d'expériences entre professionnels de divers secteurs.
Compétences acquises
Maîtriser l'environnement Python pour la Data Analytics
Configurer et utiliser Python, les bibliothèques NumPy et Pandas pour la manipulation efficacede grandes quantités de données structurées et non structurées, assurant une préparation optimale pour l'analyse.
Réaliser des Visualisations de Données percutantes
Concevoir et générer des graphiques professionnels et interprétables avec Matplotlib et Seaborn, permettant de communiquer clairement les tendances, les motifs et les corrélations au sein des jeux de données.
Mener une Analyse Exploratoire de Données (EDA) approfondie
Appliquer des techniques statistiques et visuelles pour explorer, nettoyer et comprendre les caractéristiques clés d'un jeu de données, identifier les anomalies et préparer les données pour la modélisation ultérieure.
Résoudre des problématiques métier avec la Data Analytics
Appliquer l'ensemble des compétences acquises (manipulation, visualisation, explication) pour analyser des cas d'études réels et fournir des insights actionnables répondant à des problématiques business.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Analystes de données juniors
Professionnels de la data
Chefs de projet / Managers
Développeurs Python
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cependant, une connaissance de base en informatique et en logique de programmation est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers des exercices pratiques et des projets
Soutenance finale pour évaluer les compétences acquises
Feed-back de la part des formateurs et des pairs
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, un participant a réalisé une analyse exploratoire de données qui a permis d'identifier des tendances clés pour son entreprise. »
« Un autre a créé des visualisations de données percutantes qui ont été présentées lors d'une réunion stratégique, facilitant la prise de décision. »
Questions fréquentes
• Bonnes bases en programmation Python.
• Familiarité avec les concepts statistiques de base (moyenne, médiane, écart-type).
• Esprit logique et analytique.
• Aucun prérequis en data science n'est nécessaire, la formation couvre les fondamentaux.
• Un ordinateur portable (Windows, macOS ou Linux).
• Une connexion internet stable (fibre optique recommandée).
• Un environnement de développement Python (ex: Anaconda avec Jupyter Notebook ou VS Code). Les instructions seront fournies.
• Casque-micro recommandé pour une meilleure participation aux sessions interactives.
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 Python, Jupyter Notebook, Pandas, NumPy, Matplotlib et Scikit-learn, entre autres.
Oui, vous obtiendrez un certificat de participation à la fin de la formation.
La formation est conçue pour les débutants et les intermédiaires qui souhaitent améliorer leurs compétences en data analytics avec Python.
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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