Maîtrisez Python pour l'analyse de données massives. Apprenez le traitement, la visualisation et l'exploitation des mégadonnées. Développez des compétences clés en Big Data avec des outils Python. Optimisez votre carrière en data science.
Apprendre à manipuler et nettoyer des données massives avec Python/Pandas
Développer des compétences en visualisation et exploration de mégadonnées
Apprendre à appliquer des méthodes d'analyse et de modélisation prédictive
Maîtriser le traitement et l'optimisation des flux de données Big Data
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction au Big Data et à Python pour la Data Science
—Comprendre les concepts fondamentaux du Big Data (volume, vélocité, variété)
—Présentation de l'environnement Python pour la Data Science (Anaconda, Jupyter)
—Installation et configuration des outils Python essentiels
—Rappel des bases de Python (variables, structures de données, boucles, fonctions)
02
Manipulation de données avec Pandas
—Introduction aux DataFrames et Series de Pandas
—Importation et exportation de données (CSV, Excel, SQL)
—Sélection, filtrage et tri des données
—Gestion des valeurs manquantes et des doublons
03
Nettoyage et préparation de données avancée
—Transformation et reformatage des données (pivot, melt, stack)
—Opérations de fusion et de jointure de DataFrames
—Traitement des chaînes de caractères et expressions régulières
—Gestion des types de données et conversion
04
Analyse exploratoire de données (EDA) avec Python
—Explorer des ensembles de données avec des statistiques descriptives en Python
—Identifier les relations entre variables à l'aide de matrices de corrélation
—Utiliser des graphiques pour visualiser des tendances et anomalies dans les données
—Appliquer des techniques de traitement des valeurs manquantes en EDA
—Analyser des distributions de données avec des histogrammes et des boxplots
05
Visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn
—Création de graphiques basiques (histogrammes, nuages de points, boîtes à moustaches)
—Personnalisation des visualisations (titres, étiquettes, légendes)
—Utilisation de Seaborn pour des graphiques statistiques avancés
—Techniques de visualisation pour le Big Data
06
Introduction aux bases de données NoSQL et Python
—Comprendre les concepts des bases de données NoSQL (MongoDB, Cassandra)
—Connexion aux bases de données NoSQL avec Python (PyMongo)
—Insertion, interrogation et manipulation de données NoSQL
—Avantages et inconvénients des NoSQL pour le Big Data
07
Traitement de données massives avec Dask
—Installer Dask et configurer un environnement de travail adapté à l'analyse de données
—Utiliser Dask DataFrame pour traiter des ensembles de données volumineux et complexes
—Appliquer des opérations parallèles sur des données massives avec Dask.array
—Intégrer Dask avec des bibliothèques existantes comme Pandas pour une transition fluide
—Optimiser les performances de traitement de données avec le scheduling de Dask
08
Fondamentaux du Machine Learning avec Scikit-learn
—Préparation des données pour le Machine Learning (encodage, scaling)
—Introduction aux concepts de l'apprentissage supervisé et non supervisé
—Entraînement et évaluation de modèles de régression et classification
—Mesures de performance des modèles
09
Ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering)
—Création de nouvelles caractéristiques à partir de données existantes
—Techniques d'extraction de caractéristiques (dates, textes, catégorielles)
—Réduction de dimensionnalité (ACP)
—Importance des caractéristiques pour la modélisation
10
Déploiement et optimisation des scripts Python
—Structuration de projets Python pour la Data Science
—Gestion des environnements virtuels (venv, conda)
—Optimisation du code Python pour la performance
—Introduction aux conteneurs (Docker) pour le déploiement
11
Cas pratiques d'analyse Big Data
—Étude de cas sur des données réelles de grande taille
—Application des techniques apprises (nettoyage, exploration, modélisation)
—Résolution de problématiques Big Data concrètes
—Analyse et interprétation des résultats
12
Tendances et perspectives du Big Data avec Python
—Introduction aux technologies émergentes (Spark, Flink, Kafka)
—Éthique et gouvernance des données
—Veille technologique et évolution des outils Python
—Parcours de carrière et opportunités dans le Big Data
—*Compétences**
Le conseil de l'expert
L'objectif pédagogique clé de cette formation est de développer des compétences en visualisation et exploration de mégadonnées. Les participants apprendront à manipuler et nettoyer des données massives avec Python et Pandas, ce qui est essentiel pour transformer des données brutes en informations exploitables. Grâce à des exercices pratiques, les apprenants seront en mesure d'acquérir une maîtrise solide de ces outils, leur permettant d'aborder des projets de Big Data avec confiance.
Un défi fréquent que rencontrent souvent les apprenants dans ce domaine est la difficulté à intégrer et à nettoyer efficacement des ensembles de données complexes. La multitude de formats et de sources de données peut rapidement devenir accablante, entraînant des erreurs d'analyse ou des interprétations erronées. Cette formation met un accent particulier sur le nettoyage et la préparation avancée des données, permettant aux participants de surmonter ces obstacles et d'améliorer la qualité de leurs analyses.
Ce qui différencie notre formation, c'est l'approche concrète et orientée projet que nous adoptons. Contrairement à d'autres formations qui se concentrent uniquement sur la théorie, nous intégrons des études de cas réels et des exercices pratiques, garantissant ainsi que les apprenants acquièrent des compétences directement applicables dans leur environnement de travail. Les modules variés, comme l'introduction aux bases de données NoSQL, enrichissent encore l'expérience d'apprentissage.
Pour tirer le maximum de cette formation, je recommande aux participants de préparer une liste de projets ou de défis spécifiques liés à leurs fonctions actuelles. Cela permettra de contextualiser les apprentissages et d’appliquer immédiatement les compétences acquises. N'hésitez pas à poser des questions et à interagir avec vos formateurs et vos pairs : l'échange d'expériences sera un atout précieux pour votre progression. Vous êtes sur le point de faire un pas significatif dans votre carrière en Big Data !
Pourquoi choisir cette formation en langages et développement
🎯
Manipulation avancée avec Pandas
Maîtrisez la manipulation et le nettoyage de données massives grâce à des techniques avancées avec la bibliothèque Pandas.
📊
Visualisation efficace des données
Apprenez à créer des visualisations percutantes avec Matplotlib et Seaborn pour une exploration approfondie des mégadonnées.
🔍
Analyse exploratoire approfondie
Développez vos compétences en analyse exploratoire de données (EDA) pour révéler des insights précieux au sein de vos datasets.
📈
Modélisation prédictive
Acquérez des compétences pratiques en modélisation prédictive, essentielles pour anticiper les tendances et prendre des décisions éclairées.
💾
Introduction aux NoSQL
Familiarisez-vous avec les bases de données NoSQL et apprenez à les intégrer avec Python pour gérer des données non structurées.
🚀
Optimisation des flux de données
Maîtrisez les techniques de traitement et d'optimisation des flux de données Big Data pour améliorer l'efficacité de vos projets.
Compétences acquises
Manipuler et nettoyer des données massives avec Python/Pandas
Appliquer des techniques avancées de manipulation et de nettoyage de jeux de données volumineux, incluant la gestion des valeurs manquantes et l'intégration de sources hétérogènes, en utilisant les bibliothèques Python comme Pandas et Dask.
Visualiser et explorer des mégadonnées
Créer des visualisations explicatives et interactives de données massives pour en extraire des insights pertinents, en utilisant Matplotlib, Seaborn et d'autres outils de visualisation Python adaptés au Big Data.
Appliquer des méthodes d'analyse et de modélisation prédictive
Mettre en œuvre des techniques d'analyse exploratoire et des algorithmes de Machine Learning (régression, classification) sur des données Big Data, en sélectionnant et évaluant les modèles appropriés avec Scikit-learn.
Traiter et optimiser les flux de données Big Data
Concevoir et optimiser des pipelines de traitement de données massives en Python, en intégrant des technologies distribuées comme Dask et en structurant efficacement les projets pour garantir performance et maintenabilité.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs & Data Scientists
Analystes de données
Chefs de projet techniques
Étudiants / En reconversion
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cependant, une connaissance de base en 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 pratiques et des devoirs
Évaluation finale à travers un projet individuel ou en groupe
Feedback régulier pour aider les participants à suivre leur progression
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, il a utilisé Python et Pandas pour nettoyer un ensemble de données massives, réduisant ainsi le temps de préparation des données de plusieurs heures à quelques minutes. »
« Lors d'une réunion d'équipe, elle a présenté des visualisations de données créées avec Matplotlib, permettant à ses collègues de mieux comprendre les tendances du marché. »
Questions fréquentes
Connaissances de base en programmation (idéalement Python)Notions fondamentales en statistiques (non indispensable, mais un plus)
Ordinateur portable personnelConnexion internet stableEnvironnement de développement Python (Anaconda/Jupyter 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 principalement Pandas, NumPy, Matplotlib et Scikit-learn pour traiter, visualiser et analyser les données.
La formation est conçue pour les débutants en data science et en Big Data, mais une connaissance de base en Python est recommandée.
Vous apprendrez à analyser et à modéliser vos données pour prendre des décisions éclairées, et vous développerez des compétences clés en Big Data 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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