Formation Analyse de données avancée avec Python et Pandas : techniques performantes
Maîtrisez l'analyse de données avec Python et la bibliothèque Pandas. Découvrez des techniques avancées pour manipuler, nettoyer et explorer vos jeux de données. Optimisez vos traitements et vos visualisations. Apprenez à extraire des insights pertinents pour la prise de décision. Formation pratique et performante.
Maîtriser la manipulation de données avec Pandas Avancé pour optimiser vos traitements
Développer des compétences en optimisation des performances d'analyse de données pour traiter de grands ensembles de données
Apprendre à réaliser des analyses exploratoires et des visualisations sophistiquées pour mieux comprendre vos données
Construire des pipelines d'analyse de données pour automatiser vos traitements et améliorer votre productivité
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction à Pandas et structures de données avancées
—Rappels fondamentaux sur les DataFrames et Series
—Indexation multi-niveaux (MultiIndex) et utilisation avancée
—Gestion des types de données (dtypes) et conversion optimisée
—Bonnes pratiques de chargement de données (CSV, Excel)
02
Nettoyage et préparation des données (Partie 1)
—Gestion des valeurs manquantes (NaN, None) : détection et imputation avancée
—Détection et correction des doublons
—Traitement des données aberrantes (outliers) : identification et stratégies
—Uniformisation et standardisation des formats de données
03
Nettoyage et préparation des données (Partie 2)
—Manipulation de chaînes de caractères avec `.str`
—Conversion et manipulation des données temporelles (DateTime)
—Opérations de fusion (merge) et concaténation (concat) avancées
—Reshaping de données : pivot, melt, stack, unstack
04
Agrégation et groupement performants
—Fonction `.[ ]groupby()` et ses applications avancées
—Agrégations multiples et personnalisées (`.agg()`)
—Itérations sur les groupes et transformations par groupe (`.apply()`, `.transform()`)
—Création de tableaux croisés dynamiques (`.pivot_table()`)
05
Techniques d'indexation et sélection avancées
—Indexation booléenne complexe et chaînée
—Utilisation des méthodes `.loc[]` et `.iloc[]` pour la sélection
—Slice, sélection par étiquette ou position
—Techniques pour optimiser la sélection de grands datasets
06
Optimisation des performances avec Pandas
—Compréhension de la mémoire et des types de données
—Utilisation de `categoricals` pour optimiser la mémoire
—Vectorisation des opérations vs boucles Python explicites
—Astuces pour accélérer les traitements : `.apply()` vs fonctions natives
07
Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib/Seaborn
—Rappels sur Matplotlib et intégration avec Pandas
—Visualisation de distributions (histogrammes, KDE, boxplots)
—Visualisation de relations (scatter plots, joint plots)
—Personnalisation avancée des graphiques
08
Visualisation avancée et techniques narratives
—Créer des visualisations interactives avec Plotly pour des analyses dynamiques
—Utiliser des techniques narratives pour présenter des insights de manière impactante
—Appliquer des principes de design pour améliorer la lisibilité des graphiques
—Intégrer des graphiques dans des rapports automatisés avec Jupyter Notebook
—Optimiser les performances des visualisations pour de grands ensembles de données
09
Analyse exploratoire de données (EDA) approfondie
—Stratégies d'exploration pour grands jeux de données
—Identification de tendances, patterns et corrélations
—Utilisation de statistiques descriptives avancées
—Outils d'automatisation de l'EDA (Pandas Profiling)
10
Fonctions de fenêtre et échantillonnage
—Application de fonctions de fenêtre (`.rolling()`, `.expanding()`)
—Calcul de moyennes mobiles, sommes cumulées
—Échantillonnage de données (stratégies aléatoires et stratifiées)
—Utilisation pour l'analyse de séries temporelles
11
Traitement de données externes et API (Cas pratiques)
—Lecture et écriture de données depuis des bases de données SQL
—Interaction avec des API web (JSON, XML)
—Parsing et manipulation de données non-structurées
—Intégration de données de diverses sources dans Pandas
12
Workflow d'analyse de données et déploiement
—Structuration d'un projet d'analyse de données
—Création de pipelines de traitement de données
—Exportation des résultats et rapports automatisés
—Bonnes pratiques de code et de documentation
—## COMPÉTENCES ACQUISES
Le conseil de l'expert
L'objectif principal de cette formation, notamment à travers le module sur l'optimisation des performances avec Pandas, est de maîtriser la manipulation avancée des données. Les participants apprendront à traiter efficacement de grands ensembles de données, ce qui est essentiel dans un environnement où la rapidité et l'efficacité des analyses sont cruciales. Cette expertise leur permettra de fournir des résultats pertinents et d'améliorer la prise de décision au sein de leur organisation.
Un défi fréquent pour les apprenants dans le domaine de l'analyse de données avancée est la complexité du nettoyage et de la préparation des données. Souvent, ils sous-estiment l'importance de ces étapes, ce qui peut conduire à des analyses biaisées et à des conclusions erronées. En apprenant à surmonter ces obstacles grâce aux techniques enseignées dans notre formation, les participants pourront garantir la qualité de leurs analyses et optimiser leur workflow.
Ce qui distingue notre formation des autres approches est notre focus sur l'intégration pratique de techniques avancées en utilisant Pandas. Au lieu de proposer une simple introduction aux concepts, nous offrons une immersion dans des cas concrets et des exercices pratiques qui permettent aux participants d'acquérir des compétences directement applicables à leurs projets. Cette approche pragmatique garantit une montée en compétence rapide et efficace.
Pour tirer le maximum de cette formation, il est recommandé aux participants de se préparer en amont en révisant les bases de Python. En apportant des questions spécifiques ou des exemples de données réelles sur lesquels ils travaillent, ils pourront bénéficier d'un accompagnement personnalisé durant les sessions. Engagez-vous pleinement dans les exercices pratiques et n'hésitez pas à poser des questions, car l'interaction est clé pour renforcer l'apprentissage et maximiser votre retour sur investissement.
Pourquoi choisir cette formation en langages et développement
🎯
Maîtrise de Pandas Avancé
Apprenez à exploiter pleinement Pandas pour des manipulations de données complexes et optimisez vos traitements grâce à des techniques avancées.
🚀
Optimisation des performances
Développez des compétences clés pour améliorer l'efficacité de vos analyses sur de grands ensembles de données, garantissant des résultats rapides.
📊
Analyses exploratoires approfondies
Réalisez des visualisations sophistiquées pour mieux comprendre vos données, transformant des insights en décisions stratégiques.
🔄
Automatisation des analyses
Construisez des pipelines d'analyse pour automatiser vos traitements, augmentant ainsi votre productivité et réduisant les erreurs.
🔍
Techniques d'indexation avancées
Maîtrisez les techniques d'indexation et de sélection pour accéder rapidement aux données pertinentes, facilitant vos analyses.
📚
Formation inter-entreprises
Bénéficiez d'un environnement d'apprentissage collaboratif, idéal pour échanger des idées et des expériences avec d'autres professionnels du secteur.
Compétences acquises
Maîtrise de la manipulation de données avec Pandas Avancé
Appliquer les techniques avancées de Pandas (MultiIndex, merge/concat, pivot, groupby) pour structurer, nettoyer et transformer efficacement des jeux de données complexes et volumineux.
Optimisation des performances d'analyse de données
Utiliser les stratégies et outils d'optimisation (types catégoriels, vectorisation, gestion mémoire) pour accélérer le traitement et l'analyse de grands volumes de données avec Pandas.
Réalisation d'analyse exploratoire et visualisation sophstiquée
Conduire une analyse exploratoire de données approfondie, identifier des insights pertinents et créer des visualisations avancées et narratives avec Matplotlib/Seaborn pour communiquer les résultats.
Construction de pipelines d'analyse de données
Concevoir et implémenter des pipelines d'analyse de données robustes, intégrant l'acquisition, le nettoyage, la transformation, l'analyse et l'exportation des données issues de sources diverses.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Data Scientists & Analystes
Développeurs Python
Chefs de projet data
Ingénieurs Data
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une connaissance de base 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
Rétrospective de groupe pour évaluer les progrès et les difficultés rencontrées
Projet final pour mesurer 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 %.
« Après la formation, il a utilisé Pandas pour optimiser le traitement de grandes quantités de données, réduisant ainsi le temps d'analyse de plusieurs heures à quelques minutes. »
« Elle a réussi à créer des visualisations sophistiquées qui ont permis à son équipe de mieux comprendre les tendances des données. »
Questions fréquentes
Maîtrise des bases de Python (variables, boucles, fonctions, types de données).
Connaissance des concepts fondamentaux de Pandas (DataFrame, Series, indexation simple).
Familiarité avec la manipulation de données.
Une expérience préalable en statistiques est un plus, mais non obligatoire.
Un ordinateur portable avec un système d'exploitation récent (Windows 10+, macOS 10.15+, Ubuntu 20.04+).
Connexion internet stable.
Environnement de développement Python (Anaconda/Miniconda recommandé) préinstallé.
Les bibliothèques Pandas, NumPy préinstallées ou à installer avant la formation.
Optionnel : Un éditeur de code ou IDE (VS Code, PyCharm, Jupyter Notebook).
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 et la bibliothèque Pandas pour l'analyse de données, ainsi que d'autres outils et technologies pour la visualisation et l'exploration de données.
Oui, vous aurez accès à des ressources en ligne supplémentaires pour approfondir vos connaissances et maintenir vos compétences.
Oui, nous offrons un soutien après la formation pour répondre à vos questions ou résoudre des problèmes liés à l'utilisation des compétences acquises.
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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