Formation Python pour l’analyse de données et la Data science

Apprenez à utilisez Python pour la gestion de vos données avec un formateur en individuel.

En individuel avec un formateur

Finançable jusqu'à 100%

Durée : 6 semaines

Exemples de projets de Data science, réalisés par nos élèves

Analyse des ventes d'une entreprise

Analysez un dataset de ventes pour identifier les produits rentables, les tendances saisonnières et les régions performantes. Utilisez Matplotlib et Seaborn pour créer des visualisations claires et proposez des recommandations stratégiques, comme l’optimisation des stocks ou des promotions ciblées, afin d’améliorer les performances commerciales d’une entreprise.

Prédiction du churn client

Analysez un dataset client pour identifier les comportements à risque de résiliation et développez un modèle prédictif avec des techniques de machine learning. Visualisez les facteurs clés du churn, tels que la fréquence d’achat, et proposez des stratégies de fidélisation, comme des offres ciblées, pour améliorer la rétention client.

Recommandation pour un site 

Créez un moteur de recommandations personnalisé en utilisant des techniques de filtrage collaboratif ou de contenu. Analysez l’historique d’achats pour suggérer des produits similaires ou complémentaires, et optimisez la pertinence des recommandations avec scikit-learn, afin d’améliorer l’expérience client et augmenter les ventes.

Gérez votre budget terrasse en fonction de la météo

Analysez un dataset météo pour optimiser la saison des terrasses d’un restaurant. Identifiez les périodes ensoleillées à l’aide de l'importation de matplotlib et proposez des stratégies comme l’ajustement des stocks ou la planification d’événements, afin d’augmenter la fréquentation et les revenus.

Etudier les habitudes alimentaires de vos clients 

Réaliser un dataset de consommation alimentaire pour identifier les tendances de consommation selon les régions et les catégories de produits. Proposez des recommandations stratégiques, comme l’adaptation de l’offre aux préférences locales ou l’optimisation des stocks.

Optimisation des campagnes publicitaires

Une plateforme analysant les performances publicitaires en temps réel et ajuste automatiquement les budgets pour cibler les audiences les plus pertinentes. Les résultats sont partagés via un tableau de bord interactif, maximisant le retour sur investissement.

🚀 Une formation adaptée à vos projets !

Le formateur s’adapte à votre projet : Apprenez à maîtriser Python pour l’analyse de données en réalisant des projets pratiques et fonctionnels.

Liberté et flexibilité pour apprendre à votre rythme :
Accessible 7j/7

  1. Formation 100 % en ligne ou en présentiel, sans contraintes de déplacement

  2. Compatible avec un emploi ou une reconversion professionnelle

  3. Des formateurs passionés

  4. Exercies - cas pratiques

💡 Comment fonctionne la formation en individuel

Semaine 1 : Initiation en autonomie. Exercice et vidéo sur les bases de Python.
Semaine 2-6 : Chaque semaine une demi-journée en tête à tête avec votre formateur, suivi d’un projet à réaliser en autonomie.
Fin de formation : Passage d’un examen reconnu pour valider officiellement vos nouvelles compétences.

🔑 Ce que vous allez travailler dans la formation Python pour la gestion de donnée

✅ Les Bases de Python pour la Data Science

  • Variables, types de données (int, float, string, list, dict, etc.).

  • Boucles (for, while) et conditions (if, else).

  • Fonctions : création et utilisation.

  • Manipulation des fichiers : lecture et écriture de fichiers CSV, TXT, ou JSON.

  • Programmation orientée objet (si pertinent pour les projets).

✅ Manipulation des Données avec Pandas

  • Introduction à Pandas

  • Nettoyage des données

  • Filtrage et sélection

  • Agrégation et regroupement

✅ Analyse Numérique avec NumPy

  • Manipulation de tableaux multidimensionnels (arrays).

  • Opérations mathématiques vectorisées (plus rapides que les boucles classiques).

  • Fonctions statistiques (moyenne, écart-type, médiane, etc.).

  • Indexation, slicing et reshaping des tableaux.

  • Application à des données numériques pour des calculs massifs.

✅ Visualisation de Données

  • Introduction à Matplotlib

  • Visualisation avancée avec Seaborn

  • Création de visualisations adaptées aux besoins (rapports, tableaux de bord).

✅ Préparation des Données pour l’Analyse

  • Normalisation et standardisation des données.

  • Encodage des variables catégoriques (label encoding, one-hot encoding).

  • Création de nouvelles variables dérivées des données existantes.

  • Gestion des valeurs aberrantes (outliers).

✅ Statistiques Descriptives avec Python

  • Calculs de base : moyenne, médiane, mode, variance, écart-type.

  • Analyse des distributions (skewness, kurtosis).

  • Tests statistiques simples (par exemple, tests de corrélation).

💡 À qui s’adresse cette formation 

Professionnels en Reconversion
  • Personnes souhaitant se réorienter vers les métiers de la data science, de l’analyse de données ou de l’intelligence artificielle.
  • Profils non techniques (marketing, finance, RH, etc.) qui souhaitent intégrer des compétences en gestion et analyse de données pour améliorer leur employabilité.
Analystes et Professionnels de la Donnée
  • Analystes métier ou analystes de données qui utilisent des outils comme Excel ou SQL et souhaitent automatiser ou optimiser leurs analyses avec Python.
  • Professionnels des métiers de la BI (Business Intelligence) souhaitant élargir leurs compétences techniques.
Chercheurs et Universitaires
  • Chercheurs dans des disciplines scientifiques (biologie, physique, sciences sociales, etc.) ayant besoin de compétences en gestion de données et en analyse statistique.
  • Enseignants ou doctorants souhaitant automatiser le traitement et l’analyse de leurs données de recherche.

Les modes de financement : jusqu’à 100%

En plus de la possibilité d'investir personnellement dans votre formation, celle-ci peut également être entièrement financée par divers moyens, notamment :

  • Le CPF (Compte Personnel de Formation)

  • Le financement OPCO

  • Le financement par France Travail

  • Le financement par la Région

  • Le financement personnel

Où se déroule la formation Python ?

Formateur python pour l'IA et élève

En présentiel

 Venez à notre rencontre. Nous sommes situés à Paris, 40 rue du château d’eau, 75010. Notre coach se fera un plaisir de vous former dans nos locaux.

ou

En Visioconférence

95% de nos apprenants optent pour le distanciel . 
Exactement le même format

4 raisons de te former aux analyses de données avec Python

  • Maîtriser l'analyse des données en toute autonomie :

  • Langage polyvalent et simple

  • Une compétence très recherchée sur le marché du travail

  • Une porte d’entrée vers des domaines d’avenir