Formation Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn
Acquérez les compétences essentielles en Data Science. Formez-vous aux concepts fondamentaux du Big Data. Apprenez à exploiter Python et Scikit-learn pour l'analyse. Créez des modèles performants. Optimisez vos traitements de données. Cette formation concrète vous rend autonome.
Concevoir et évaluer des modèles de Machine Learning avec Python et Scikit-learn
Analyser et visualiser efficacement des données avec Python
Résoudre les problèmes liés au traitement de grandes quantités de données
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction à la Data Science et au Big Data
—Définition et enjeux de la Data Science et du Big Data.
—Rôles et responsabilités du Data Scientist.
—Cycle de vie d'un projet Data Science (CRISP-DM).
02
Fondamentaux de Python pour la Data Science
—Rappels sur les structures de données Python (listes, dictionnaires).
—Manipulation des fonctions et modules.
—Bonnes pratiques de codage Python.
03
Pandas pour la manipulation de données
—Introduction aux DataFrames et Series.
—Opérations de sélection, filtrage et agrégation.
—Gestion des valeurs manquantes et des doublons.
04
NumPy pour l'algèbre linéaire
—Manipulation des tableaux N-dimensionnels (ndarrays).
—Opérations vectorielles et matricielles.
—Utilisation de NumPy pour le calcul scientifique.
05
Visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn
—Création de graphiques basiques (histogrammes, nuages de points).
—Personnalisation des visualisations.
—Exploration des données par l'image.
06
Introduction au Machine Learning avec Scikit-learn
—Concepts fondamentaux du Machine Learning (supervisé, non-supervisé).
—Principes de l'apprentissage et de la généralisation.
—Aperçu des principales familles d'algorithmes.
07
Préparation des données pour le Machine Learning
—Normalisation et standardisation des features.
—Encodage des variables catégorielles (One-Hot, Label Encoding).
—Réduction de dimensionnalité (PCA).
08
Apprentissage supervisé : Régression
—Modèles de régression linéaire et polynomiale.
—Évaluation des modèles de régression (MSE, R²).
—Prédiction de valeurs continues.
09
Apprentissage supervisé : Classification
—Modèles de régression logistique, arbres de décision.
—Évaluation des modèles de classification (Précision, Rappel, F1-score).
—Prédiction de catégories.
10
Validation et Optimisation de Modèles
—Cross-validation pour l'évaluation robuste.
—Recherche d'hyperparamètres (Grid Search, Random Search).
—Gestion du sur-apprentissage et du sous-apprentissage.
11
Apprentissage non supervisé et Clustering
—Introduction au clustering (K-Means).
—Analyse de la segmentation.
—Interprétation des résultats de clustering.
12
Déploiement et cas d'usage pratiques
—Pipelines de Machine Learning avec Scikit-learn.
—Introduction au déploiement de modèles.
—Étude de cas concrets et exemples applicatifs.
—### Compétences Acquired
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques majeurs de cette formation, "Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn", est de concevoir et d'évaluer des modèles de Machine Learning. Ce module clé vous permettra non seulement de comprendre les fondements théoriques, mais aussi d'appliquer des techniques concrètes de modélisation. Ce savoir-faire est essentiel pour transformer des données brutes en insights exploitables, un enjeu crucial dans le paysage numérique d'aujourd'hui.
Un défi fréquent pour les apprenants dans le domaine de la Data Science est la difficulté à relier les concepts théoriques à des cas pratiques concrets. Beaucoup se retrouvent perdus face à la multitude d'outils et de frameworks disponibles. Cette formation a été conçue pour surmonter cet obstacle en intégrant des exercices pratiques et des études de cas réels, afin que vous puissiez développer des compétences directement applicables dans votre environnement professionnel.
Ce qui distingue notre formation, c'est son approche intégrée du Big Data et du Machine Learning à travers un langage de programmation accessible comme Python. Contrairement à d'autres formations qui se concentrent sur des aspects isolés, nous vous offrons une vision holistique et pragmatique, en utilisant des bibliothèques comme Scikit-learn et Pandas. Cela vous permet de naviguer efficacement dans l’écosystème de la Data Science et de vous adapter aux évolutions rapides du secteur.
Pour maximiser votre apprentissage, il est conseillé de pratiquer régulièrement en dehors des sessions de formation. Créez des projets personnels ou analysez des jeux de données disponibles en ligne pour renforcer vos compétences. N’hésitez pas à poser des questions durant les sessions et à interagir avec vos pairs. Votre engagement actif sera la clé de votre succès dans l’acquisition de ces compétences en Data Science.
Pourquoi choisir cette formation en informatique
📊
Analyse de données avancée
Apprenez à manipuler et visualiser vos données avec Pandas, Matplotlib et Seaborn pour des insights approfondis et pertinents.
🤖
Machine Learning pratique
Concevez et évaluez des modèles de Machine Learning concrets avec Scikit-learn, développant ainsi des compétences applicables directement sur vos projets.
🔍
Fondamentaux du Big Data
Maîtrisez les concepts fondamentaux du Big Data pour mieux comprendre le contexte et les enjeux actuels de la data science.
💻
Python pour la Data Science
Renforcez vos compétences en Python spécifiquement pour la data science, en apprenant des techniques adaptées aux défis de l'analyse des données.
📈
Visualisation efficace des données
Acquérez des techniques de visualisation avancées pour transformer des données complexes en graphiques clairs et impactants.
⚙️
Résolution de problèmes data
Développez des stratégies pour traiter efficacement de grandes quantités de données, vous rendant opérationnel face aux défis de l'analytique.
Compétences acquises
Maîtrise de l'écosystème Python Data Science
Exploiter efficacement Python, NumPy et Pandas pour l'exploration, la manipulation et la préparation de vastes jeux de données en vue d'analyses statistiques et de modélisation.
Conception et évaluation de modèles ML
Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning (régression, classification, clustering) avec Scikit-learn, en sélectionnant les algorithmes appropriés et en optimisant leurs performances.
Analyse et visualisation de données
Réaliser des analyses exploratoires de données (EDA) et concevoir des visualisations pertinentes avec Matplotlib et Seaborn pour extraire des insights et communiquer les résultats.
Résolution de problèmes Big Data
Appliquer les concepts du Big Data et les techniques de Data Science pour résoudre des problématiques concrètes, de la préparation des données à la mise en œuvre de solutions prédictives.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs Python
Analystes de données
Ingénieurs Big Data Junior
Scientifiques de données débutants
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, bien qu'une connaissance de base en programmation soit bénéfique.
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 une mise en situation professionnelle
Feedback régulier sur les progrès et les acquis
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 utilisé Pandas pour nettoyer et analyser un grand jeu de données, appliquant les techniques apprises. »
« Un autre a conçu un modèle de Machine Learning avec Scikit-learn, intégrant les concepts fondamentaux abordés lors de la formation. »
Questions fréquentes
- Connaissances de base en programmation (idéalement Python).
- Notions de statistiques sont un plus, mais non obligatoires.
- Forte motivation pour les défis liés aux données.
- Ordinateur portable récent (Windows, macOS ou Linux).
- Connexion internet stable.
- Python 3 et les bibliothèques principales (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn) installées (instructions fournies).
- Environnement de développement intégré (IDE) tel que Jupyter Notebook ou VS Code.
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.
Les objectifs de la formation sont de maîtriser les concepts fondamentaux du Big Data, de concevoir et évaluer des modèles de Machine Learning avec Python et Scikit-learn, d'analyser et visualiser efficacement des données avec Python et de résoudre les problèmes liés au traitement de grandes quantités de données.
La formation est conçue pour les débutants et les personnes ayant une connaissance de base en programmation. Les contenus sont présentés de manière progressive et interactive.
Les outils et les ressources utilisés pendant la formation sont Python, Scikit-learn, Jupyter Notebook et des bibliothèques de visualisation 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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