Manipuler, analyser et visualiser des données avec Python en Data Science
SENZA
Objectifs de la formation
- Installer un environnement Python scientifique et maîtriser l'intégration de bibliothèques pour la data science
- Utiliser un IDE adapté (JupyterLab, PyCharm, VSCode) et des outils collaboratifs comme Git et GitHub
- Charger des données multi-formats (CSV, Excel, JSON) et les nettoyer efficacement (valeurs manquantes, doublons)
- Appliquer des filtres avancés (regex, plages temporelles) et transformer la fréquence des données selon les besoins
- Manipuler des tableaux multidimensionnels avec NumPy et Pandas (fusion, transposition, empilement, multi-index)
- Utiliser les indexations implicites et explicites pour accéder, trier ou modifier les données
- Appliquer des fonctions statistiques (moyenne, écart-type, centile) et des opérations vectorisées performantes
- Créer de nouvelles colonnes, effectuer des regroupements, utiliser les fonctions universelles et le broadcasting
- Choisir le type de graphique adapté aux données, créer des visualisations interactives et accessibles avec Matplotlib, Seaborn et Plotly
- Respecter les bonnes pratiques d'accessibilité dans les visualisations (titres, couleurs, lisibilité)
Quel que soit votre niveau, nous élaborons un plan de formation sur mesure, aligné avec vos objectifs et votre projet.
Inscription et planification
- 1 - Choisissez une date de session disponible (ou indiquez « dates à définir » si aucune session n'est encore planifiée)
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- 6 - Après validation, votre formation démarre à la date confirmée
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- 5 ans d'expertise dans la formation professionnelle
- + de 5 000 apprenants formés avec succès
- + de 200 formateurs experts
- Excellent rapport qualité-prix
- Note Google : 4,8/5 (200+ avis)
- Accompagnement pédagogique humain, réactif et bienveillant
Nous nous engageons à vous offrir une expérience d'apprentissage de qualité supérieure et un accompagnement personnalisé.
Programme
8 heures de formation individuelle en visioconférence
+
37 heures de formation en E-learning (vidéos et exercices)
Une formule équilibrée entre accompagnement pédagogique et autonomie
Programme
1 - Environnement Python & préparation des données
- Créer un environnement virtuel et installer les bibliothèques scientifiques (NumPy, Pandas, Matplotlib, etc.)
- Utiliser un IDE adapté (JupyterLab, PyCharm, VSCode)
- Gérer les dépendances avec pip et conda
- Utiliser Git/GitHub pour travailler en collaboration
- Identifier et évaluer des bibliothèques Python pertinentes selon les besoins
2 - Chargement, nettoyage et filtrage des données
- Charger des fichiers CSV, Excel, JSON dans des tableaux de données
- Nettoyer les données : valeurs manquantes, doublons, formats erronés
- Créer des masques et filtres pour extraire les données pertinentes
- Filtrer par date, expressions régulières (regex) et plages temporelles
- Changer la fréquence d'échantillonnage selon les besoins
3 - Manipulation avancée des tableaux avec Pandas et NumPy
- Maîtriser les structures ndarray, Series et DataFrame
- Utiliser l'indexation implicite (iloc) et explicite (loc)
- Faire pivoter les données, créer des tableaux croisés dynamiques
- Empiler, fusionner, transposer les tableaux de données
- Gérer des index multiples (multi-index) pour simuler des dimensions supplémentaires
4 - Calculs et analyses statistiques vectorisées
- Appliquer des opérations mathématiques : moyenne, médiane, écart-type, etc.
- Réaliser des opérations vectorisées pour optimiser les performances
- Utiliser le broadcasting et les fonctions universelles
- Créer de nouvelles colonnes à partir de calculs
- Appliquer des fonctions (lambda, apply, map) et des regroupements (groupby)
5 - Visualisation des données et accessibilité
- Choisir le bon type de graphique selon les données
- Créer des graphiques simples (courbes, histogrammes, barres, boîtes à moustaches…)
- Générer des visualisations interactives avec Plotly
- Afficher plusieurs tracés et gérer les styles visuels
- Appliquer les règles d'accessibilité (titres, légendes, couleurs contrastées)
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Résultats attendus
Formation avec le formateur
Réservez vos cours individuels en visio chaque semaine (1h à 1h30)
Cours planifiables à la demande du lundi au vendredi de 8h à 20h (week-end sur demande)
Formateur dédié selon votre projet, approche pratique (exercices, cas concrets)
Échanges illimités par mail avec le formateur et la coordinatrice pédagogique
Sessions planifiées sous 48h après le démarrage
Les formateurs SENZA
Les formateurs SENZA sont des professionnels experimentes et reconnus dans leur domaine selectionnes pour leur expertise et leur capacite a transmettre des competences concretes et operationnelles.
Ils sont formes a la pedagogie pour adultes via le parcours interne Formateur SENZA accompagnes dans une demarche d amelioration continue et regulierement evalues par les apprenants tout au long des formations.
Formation avec le E-learning (vidéo et exercices)
Plateforme e-learning accessible 24/7 : vidéos, QCM, fiches pratiques et auto-évaluations
Avancez pas à pas avec un parcours structuré, des tests et des quiz de suivi
Bénéficiez d'exercices sur mesure, adaptés à votre profil et à vos objectifs
Suivi individualisé par votre formateur tout au long de la formation
Certification
Cette formation vous prépare à la certification"Manipuler, analyser et visualiser des données grâce aux modules Python de Data Science", enregistrée à France Compétences sous le numéro RS6763 par l'organisme certificateur API SOCIETY.
À l'issue de la formation, le stagiaire s'engage à passer l'examen préparant à la certification.
Modalités d'évaluation
Organisées par l'organisme certificateur, les épreuves de la certification sont composées d'un questionnaire théorique évaluant les connaissances sur les modules Python de Data Science, et d'exercices pratiques évaluant les compétences de programmation du candidat.
A l'aide du logiciel API Cert permettant des captations audio vidéo durant les épreuves d'évaluation, cette certification est passable à distance et en asynchronie.
Le jury est composé d'un surveillant qui garantit l'identité du candidat et l'absence de fraudes grâce aux captations, d'un professionnel de la Data Science avec Python certifié qui corrige les exercices programmés par le candidat sans accéder aux captations afin de préserver l'anonymat des candidats et l'équité de la correction, et d'un président qui attribue ou non la certification selon les comptes rendus du surveillant et du correcteur.
Durée et rythme de la formation
Nous proposons une formation très flexible d'une durée de4 à 8 semaines.
- 2 à 4h par semaine en autonomie pour le e-learning (ou plus selon vos disponibilités)
- 1 à 2 séances de formation en visio avec le for
Les points forts
La formation repose sur des cours individuels avec un formateur, un parcours de formation personnalisé adapté à votre niveau et à votre projet professionnel, ainsi qu'un accès à une plateforme e-learning
La certification
Manipuler, analyser et visualiser des données grâce aux modules Python de Data Science
- TypeCertif. RS
- Spécialité (NSF)Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
- DomaineAnalyse de données
RS 6763 CertifInfo 117606 Organisme & lieu
- OrganismeSENZA
- Région