Formation Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn
Apprenez la Data Science avec Python. Maîtrisez Scikit-learn pour analyse de données, modélisation et Machine Learning. Développez des compétences pratiques en intelligence artificielle. Idéal pour booster votre carrière dans la data. Formation axée sur la pratique et les cas réels. Transformez vos données brutes en informations exploitables et prises de décision éclairées.
Apprendre les bases de Python et de la bibliothèque Pandas pour la manipulation et la préparation des données
Comprendre les principes de base de la Machine Learning et de la modélisation avec Scikit-learn
Apprendre à évaluer et à optimiser des modèles prédictifs pour améliorer les performances des algorithmes
Construire un pipeline Data Science de bout en bout pour la prise de décision éclairée
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction à la Data Science et Python pour le Machine Learning
—Comprendre les fondations de la Data Science
—Installer et configurer l'environnement Python (Anaconda, Jupyter)
—Révision des bases de Python pour l'analyse de données (Numpy, Pandas)
02
Manipulation de Données avec Pandas I : Acquisition et Nettoyage
—Importation de données (CSV, Excel, bases de données)
—Exploration initiale des jeux de données (shape, info, describe)
—Gestion des valeurs manquantes et types de données
03
Manipulation de Données avec Pandas II : Transformation et Agrégation
—Filtrage, sélection et tri des données
—Opérations de groupement et agrégation (groupby, pivot_table)
—Fusion et jointure de DataFrames
04
Visualisation de Données avec Matplotlib et Seaborn
—Utiliser Matplotlib pour des tracés basiques (histogrammes, scatters)
—Créer des visualisations avancées avec Seaborn (distributions, corrélations)
—Interpréter les graphiques pour l'exploration de données
05
Préparation des Données pour le Machine Learning avec Scikit-learn
—Encodage des variables catégorielles (OneHotEncoder, LabelEncoder)
—Normalisation et standardisation des données (StandardScaler, MinMaxScaler)
—Séparation des jeux de données (train_test_split)
06
Régression Linéaire et Logistique avec Scikit-learn
—Appliquer la régression linéaire pour prédire des valeurs continues
—Mettre en œuvre la régression logistique pour des problèmes de classification
—Interpréter les coefficients de régression pour évaluer les impacts
—Évaluer les performances des modèles avec des métriques appropriées
—Utiliser les outils de Scikit-learn pour automatiser les prédictions
07
Algorithmes de Classification : K-NN et SVM
—Comprendre le fonctionnement de K-Nearest Neighbors (K-NN)
—Appliquer les Support Vector Machines (SVM)
—Évaluation des performances de K-NN et SVM
08
Arbres de Décision et Forêts Aléatoires
—Explorer les concepts d'arbres de décision et leur fonctionnement interne
—Implémenter des arbres de décision avec Scikit-learn sur des jeux de données réels
—Comparer les performances d'arbres de décision et de forêts aléatoires
—Optimiser les hyperparamètres d'un modèle de forêt aléatoire
—Interpréter les résultats des modèles pour une prise de décision éclairée
09
Évaluation des Modèles de Machine Learning
—Métriques d'évaluation pour la classification (précision, rappel, F1-score, AUC)
—Métriques d'évaluation pour la régression (RMSE, MAE, R²)
—Matrices de confusion et courbes ROC
10
Techniques d'Optimisation des Hyperparamètres
—Validation croisée (Cross-validation)
—Recherche de grille (Grid Search)
—Recherche aléatoire (Random Search)
11
Introduction au Clustering (Apprentissage Non Supervisé)
—Découvrir les concepts clés du clustering et de l'apprentissage non supervisé
—Appliquer l'algorithme K-means pour segmenter des données réelles
—Comparer les résultats de différents algorithmes de clustering
—Visualiser les clusters à l'aide de techniques de réduction de dimension
—Évaluer la qualité des clusters à l'aide de métriques appropriées
12
Pipeline complet de Machine Learning et déploiement basique
—Construire un pipeline de Machine Learning de bout en bout
—Sauvegarder et charger des modèles
—Présentation des premières étapes de déploiement d'un modèle
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs clés de notre formation "Maîtriser la Data Science avec Python et Scikit-learn" est d'apprendre à évaluer et à optimiser des modèles prédictifs. Cet aspect est essentiel pour garantir que les décisions basées sur les données soient non seulement éclairées, mais également efficaces. En maîtrisant ces compétences, vous serez en mesure de développer des solutions robustes qui répondent aux besoins spécifiques de votre entreprise.
Un défi majeur rencontré par les apprenants dans le domaine de la Data Science est la difficulté à manipuler et à nettoyer les données avant de les utiliser pour le Machine Learning. Souvent, les erreurs de manipulation de données peuvent entraîner des résultats biaisés ou incorrects. Cette formation met un accent particulier sur la manipulation des données à travers des modules dédiés, permettant ainsi aux participants de surmonter ces obstacles fréquents.
Ce qui distingue notre formation des autres approches, c'est notre focus sur l'intégration pratique de Python avec des bibliothèques spécifiques comme Pandas et Scikit-learn. Au lieu d'une approche théorique, nous privilégions une immersion dans des cas concrets et des projets réels, offrant ainsi aux apprenants une expérience enrichissante et directement applicable dans leur environnement de travail. Cette approche pragmatique assure une meilleure rétention des compétences acquises.
Pour tirer le maximum de cette formation, il est recommandé de venir avec des exemples de données ou des problématiques spécifiques auxquelles vous êtes confrontés dans votre travail quotidien. Cela vous permettra d'appliquer directement les concepts appris à des situations réelles et d'enrichir les échanges avec le formateur et les autres participants. Soyez curieux et engagé, et vous verrez vos compétences en Data Science se développer de manière significative.
Pourquoi choisir cette formation en informatique
🎯
Apprentissage pratique de Python
Maîtrisez les bases de Python à travers des exercices pratiques, vous préparant efficacement à la manipulation de données dès le premier module.
📊
Manipulation avancée avec Pandas
Explorez des techniques avancées de nettoyage et transformation de données avec Pandas, essentielles pour toute analyse de données réussie.
🔍
Initiation au Machine Learning
Comprenez les fondements du Machine Learning et apprenez à construire des modèles prédictifs avec Scikit-learn, même si vous débutez.
📈
Évaluation des modèles prédictifs
Découvrez comment évaluer et optimiser vos modèles pour garantir des performances maximales, un atout majeur dans le domaine de la Data.
🔗
Pipeline Data Science complet
Construisez un pipeline Data Science de bout en bout, vous permettant de prendre des décisions éclairées basées sur des données concrètes.
🎨
Visualisation efficace des données
Apprenez à visualiser vos données avec Matplotlib et Seaborn, rendant vos résultats plus accessibles et convaincants.
Compétences acquises
Manipuler et préparer des données avec Python (Pandas)
Collecter, nettoyer, transformer et explorer des jeux de données complexes à l'aide des bibliothèques Python (Numpy, Pandas), les rendant exploitables pour l'analyse et la modélisation.
Appliquer des algorithmes de Machine Learning (Scikit-learn)
Implémenter et évaluer des modèles de régression et classification (Linéaire, Logistique, K-NN, SVM, Arbres, Forêts) avec Scikit-learn, pour résoudre des problèmes concrets en Data Science.
Évaluer et optimiser des modèles prédictifs
Choisir et appliquer les métriques d'évaluation appropriées pour les modèles de ML, et optimiser leurs performances par des techniques avancées (validation croisée, Grid/Random Search).
Construire un pipeline Data Science de bout en bout
Du pré-traitement des données à l'évaluation du modèle, concevoir et mettre en œuvre un flux de travail complet en Machine Learning pour passer des données brutes aux insights opérationnels.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Débutants Python & Data
Développeurs Python
Analystes de Données
Professionnels en Reconversion
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une bonne connaissance de la programmation en Python est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue des progrès des participants à travers des exercices et des quizzes
Projet personnel ou groupe pour appliquer les connaissances acquises dans un contexte réel
Évaluation finale pour évaluer la maitrise des compétences
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 Python pour nettoyer un jeu de données complexe, en appliquant les techniques de gestion des valeurs manquantes qu'il avait apprises. »
« Un autre participant a créé des visualisations avancées avec Seaborn pour présenter les résultats d'une analyse de données lors d'une réunion d'équipe. »
Questions fréquentes
* **Connaissance de base de Python :** Familiarité avec les variables, boucles, fonctions et structures de données (listes, dictionnaires).
* **Notions fondamentales en mathématiques et statistiques :** Compréhension des concepts de moyenne, médiane, écart-type, pour mieux appréhender les bases du Machine Learning.
* **Motivation pour la manipulation de données :** Intérêt pour l'analyse et la résolution de problèmes via les données.
* **Ordinateur personnel :** Un PC (Windows, MacOS, Linux) avec une connexion internet stable.
* **Environnement de développement Python :** Installation de Python 3.x et de l'environnement Anaconda (incluant Jupyter Notebook, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn).
* **Écran (recommandé) :** Un deuxième écran peut faciliter la pratique simultanée (code et suivi du cours).
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, Pandas, Scikit-learn et d'autres bibliothèques pour les tâches de Data Science.
La formation dure 21 heures.
Oui, la formation est conçue pour les débutants, mais une bonne connaissance de la programmation en Python est recommandée.
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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