Formation Maîtrisez la Data Science avec Python pour l'analyse de données
Découvrez les fondamentaux de la Data Science. Apprenez Python pour l'analyse de données. Maîtrisez les outils essentiels et les techniques avancées. Certifiez vos compétences pour booster votre carrière.
Apprendre les fondamentaux de la Data Science et son application avec Python
Maîtriser les outils essentiels de la Data Science, tels que les librairies Pandas, NumPy et Matplotlib
Apprendre à visualiser et interpréter les données à l'aide de techniques de visualisation de données
Apprendre à appliquer des modèles de Machine Learning pour prédire les résultats et prendre des décisions éclairées
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction à la Data Science et l'écosystème Python
—Définition et rôle de la Data Science
—Cycle de vie d'un projet Data Science
—Présentation de Python pour la Data Science (Anaconda, Jupyter)
—Installation et configuration de l'environnement Python
02
Fondamentaux de Python pour la Data Science
—Types de données et variables
—Structures de contrôle (boucles, conditions)
—Fonctions et modules
—Introduction aux bibliothèques clés (NumPy, Pandas)
03
Manipulation de données avec Pandas I : Les bases
—Introduction aux DataFrames et Series
—Lecture et écriture de données (CSV, Excel)
—Indexation et sélection de données
—Opérations de base (filtrage, tri)
04
Manipulation de données avec Pandas II : Nettoyage et préparation
—Utiliser les méthodes de nettoyage des données avec Pandas pour supprimer les doublons
—Appliquer les techniques de gestion des valeurs manquantes avec imputation ou suppression
—Transformer les types de données pour assurer la cohérence et l'intégrité des données
—Normaliser et standardiser les données pour préparer des analyses et des modèles fiables
—Créer des colonnes dérivées pour enrichir les ensembles de données et faciliter l'analyse
05
Visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn
—Introduction à la visualisation de données
—Création de graphiques statistiques basiques (histogrammes, barres, nuages de points)
—Personnalisation des visualisations
—Présentation de Seaborn pour des graphiques avancés
06
Statistiques descriptives et exploration des données (EDA)
—Mesures de tendance centrale et de dispersion
—Distribution des données
—Corrélation et causalité
—Réalisation d'une Analyse Exploratoire de Données (EDA) de bout en bout
07
Introduction au Machine Learning avec Scikit-learn
—Définition du Machine Learning (ML)
—Types de ML : supervisé, non supervisé, renforcement
—Cycle de vie d'un projet ML
—Présentation de Scikit-learn
08
Apprentissage supervisé I : Régression linéaire
—Principes de la régression linéaire simple et multiple
—Préparation des données pour la régression
—Entraînement et évaluation d'un modèle de régression
—Interprétation des résultats
09
Apprentissage supervisé II : Classification (KNN, Régression Logistique)
—Principes de la classification
—K-Nearest Neighbors (KNN)
—Régression Logistique
—Métriques d'évaluation de classification (précision, rappel, F1-score)
10
Techniques d'évaluation et d'optimisation de modèles
—Entraînement, validation et test sets
—Cross-validation
—Métriques d'évaluation avancées (ROC AUC)
—Sur-apprentissage et sous-apprentissage
11
Cas pratique de Data Science de A à Z
—Mise en œuvre d'un projet complet sur un dataset réel
—Acquisition et nettoyage des données
—Analyse Exploratoire de Données approfondie
—Construction et évaluation d'un modèle prédictif
12
Préparation à la certification API Society et cas d'usage
—Révision des concepts clés pour l'examen API Society
—Exemples de questions type certification
—Discussion sur les cas d'usage de la Data Science en entreprise
—Prochaines étapes et ressources pour l'apprentissage continu
Le conseil de l'expert
Dans le cadre de notre formation "Maîtrisez la Data Science avec Python pour l'analyse de données", un des objectifs pédagogiques clés est d'apprendre à visualiser et interpréter les données à l'aide de techniques de visualisation. Cette compétence est essentielle pour transformer des ensembles de données complexes en informations exploitables, facilitant ainsi la prise de décision éclairée.
Un défi fréquent pour les apprenants dans le domaine de la Data Science est la confusion entre la manipulation des données et leur interprétation. Beaucoup se concentrent sur les aspects techniques du nettoyage et de la préparation des données avec des outils comme Pandas, tout en négligeant l'importance de la visualisation pour réellement comprendre les tendances et les insights qui en émergent.
Ce qui distingue notre formation, c'est notre approche intégrée, qui allie théorie et pratique. Nous mettons un accent particulier sur l'application concrète des outils comme Matplotlib et Seaborn pour non seulement manipuler les données, mais aussi les représenter visuellement de manière intuitive. Cette combinaison permet aux apprenants de développer une vision holistique de la Data Science, facilitant l'acquisition de compétences directement applicables dans leur environnement professionnel.
Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de pratiquer régulièrement avec des jeux de données réels en dehors des sessions. Cela vous permettra de renforcer vos acquis et d'expérimenter avec les différentes techniques de visualisation et de modélisation. N'hésitez pas à poser des questions et à partager vos expériences avec vos pairs, car l'échange de connaissances enrichit considérablement le processus d'apprentissage. Vous êtes sur la bonne voie pour devenir un acteur clé dans le domaine de la Data Science !
Pourquoi choisir cette formation en langages et développement
🎯
Approche pratique et concrète
Plongez directement dans des cas d'utilisation réels avec Python et apprenez à manipuler des données à l'aide de Pandas et NumPy.
📊
Visualisation avancée
Maîtrisez les techniques de visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn pour des présentations percutantes et des analyses approfondies.
🤖
Initiation au Machine Learning
Découvrez les bases du Machine Learning et apprenez à appliquer des modèles prédictifs pour une prise de décision éclairée.
🔍
Exploration des données approfondie
Développez vos compétences en statistiques descriptives et en exploration des données (EDA) pour mieux comprendre vos datasets.
💻
Accessibilité pour tous niveaux
Cette formation est conçue pour les débutants et les développeurs Python, garantissant une progression adaptée à chaque participant.
📚
Contenu certifié et structuré
Bénéficiez d'un programme certifié Qualiopi, offrant une formation de qualité en Data Science avec un encadrement professionnel.
Compétences acquises
Manipuler et préparer des données avec Python
Traiter, nettoyer, fusionner et transformer de grands ensembles de données structurées et non structurées en utilisant efficacement les bibliothèques Python comme Pandas et NumPy pour l'analyse.
Visualiser et interpréter des données
Créer des visualisations de données significatives et informatives (histogrammes, nuages de points, cartes de chaleur) avec Matplotlib et Seaborn pour l'exploration et la communication des insights.
Appliquer des modèles de Machine Learning
Construire, entraîner et évaluer des modèles de régression et de classification (linéaire, logistique, KNN) à l'aide de Scikit-learn, et interpréter leurs performances.
Mener un projet de Data Science de bout en bout
Réaliser l'intégralité du cycle de vie d'un projet Data Science, de l'exploration des données à la modélisation prédictive, en résolvant des problèmes réels avec Python.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Débutants en Data Science
Développeurs Python
Analystes de données
Professionnels en reconversion
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, toutefois, une bonne connaissance des bases de 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 des exercices et des projets pratiques
Évaluation finale à travers un projet de Data Science de bout en bout
Certificat délivré à la fin de la formation, attestant de la maîtrise des compétences acquises
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 %.
« De retour au travail, elle a utilisé Python pour automatiser l'analyse des données, ce qui a considérablement réduit le temps de traitement. »
« Il a commencé à créer des visualisations dynamiques pour présenter les résultats de son analyse, facilitant la prise de décision au sein de l'équipe. »
Questions fréquentes
Expérience basique en programmation (non obligatoire, mais aide)
Logique de résolution de problèmes
Motivation pour l'apprentissage de nouvelles compétences
Ordinateur portable (Windows, macOS ou Linux)
Connexion internet stable
Installation préalable de Python (Anaconda recommandé)
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 tels que Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn et Jupyter Notebook.
Cette formation est conçue pour les débutants en Data Science, toutefois, une bonne connaissance des bases de Python est recommandée.
Cette formation vous permettra de maîtriser les compétences de la Data Science avec Python, ce qui vous donnera une grande valeur ajoutée sur le marché du travail et vous permettra de relever les défis de l'analyse de données.
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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