Introduction to Python and Data Analysis - Formation en ligne de 4 jours

Introduction à Python et à l'analyse de données - Formation en ligne de 4 jours

Acquérez des bases solides en programmation Python et en analyse de données grâce à cette formation pratique et interactive. La formation « Introduction à Python et à l'analyse de données » vous apporte les compétences essentielles pour travailler avec des données à l'aide des bibliothèques et des outils Python les plus courants.

Vous apprendrez à écrire des scripts Python, à manipuler des ensembles de données, à réaliser des analyses statistiques de base et à tirer des conclusions pertinentes à partir de données brutes. La formation présente également des techniques de traitement des données à l’aide de formats structurés tels que CSV et Excel, vous aidant ainsi à préparer, nettoyer et analyser efficacement vos données.

Grâce à des exemples concrets et à des exercices guidés, vous gagnerez en assurance pour utiliser Python dans le cadre de tâches quotidiennes liées aux données, à la création de rapports et à l’aide à la décision, tant dans des environnements professionnels que techniques.

Caractéristiques principales

• Formation et supports en anglais
• Niveau débutant
• 4 jours de formation virtuelle en direct animée par un formateur (8 heures par jour)
• Exercices pratiques de codage tout au long de la formation
• Utilisation d’environnements de laboratoire en direct avec des retours guidés
• Des experts du secteur partageant des connaissances issues du monde réel
• Contenu de formation complet et ensembles de données d’exemple
• Plus de 50 heures d’étude recommandées
• Certificat inclus

Acquis d’apprentissage

• Premiers pas avec Python : Apprenez les bases de Python à l’aide de méthodes interactives et basées sur des scripts, en mettant l’accent sur une syntaxe claire, la structure du code et la lisibilité.
• Utilisation des DataFrames : Utilisez les DataFrames de Pandas pour charger, nettoyer, transformer et gérer des ensembles de données, notamment en traitant les données manquantes et en modifiant les structures.
• Regroupement et agrégation des données : Appliquez l’approche « split-apply-combine » (diviser-appliquer-combiner) dans Pandas pour regrouper les données et générer des synthèses et des informations pertinentes.
• Visualisation des données avec Matplotlib : Créez des graphiques et des diagrammes tels que des diagrammes à barres, des histogrammes et des graphiques linéaires pour communiquer clairement les informations issues des données.

Public cible

• Débutants en programmation Python
• Futurs analystes de données
• Analystes métier travaillant avec des données
• Professionnels de l’informatique en reconversion vers des postes liés aux données
• Professionnels de la finance, du marketing et des opérations utilisant des données
• Toute personne souhaitant se lancer dans une carrière dans l’analyse de données

Prérequis

• Connaissances informatiques de base
• Aucune expérience préalable en Python n’est requise
• Une bonne maîtrise des tableurs (par exemple, Excel) est utile mais pas indispensable
• Une compréhension de base des concepts liés aux données est un atout

Programme de la formation

Jour 1

Session 1 : Introduction

• Notions de base sur Python et modes d’exécution
• Instructions, commentaires et règles d’indentation

Session 2 : Variables et types scalaires

• Nombres, chaînes de caractères et booléens
• Variables et fonction type()

Session 3 : Opérateurs et expressions

• Opérateurs arithmétiques, de comparaison et logiques
• Opérateurs d’affectation et d’appartenance

Session 4 : Conteneurs

• Listes, tuples, ensembles et dictionnaires

Jour 2

Session 5 : Conditions et boucles

• Instructions if/else
• Boucles for et while
• Fonction range() et itération
• break et continue

Session 6 : Fonctions

• Fonctions intégrées (len, sum, min, max, sorted)
• Définition de fonctions
• Arguments positionnels, nommés et par défaut

Session 7 : Objets

• Introduction aux classes
• Attributs et méthodes
• Utilisation des méthodes intégrées des conteneurs

Jour 3

Session 8 : Introduction aux DataFrames

• Comprendre les DataFrames et leurs attributs clés
• Chargement, écriture et exploration des données
• Sous-ensembles et filtrage conditionnel
• Ajout/suppression de colonnes
• Agrégations et gestion des valeurs manquantes

Jour 4

Session 9 : Groupby et agrégation (Split-Apply-Combine)

• Regroupement des données selon une ou plusieurs colonnes
• Application d’une ou plusieurs fonctions d’agrégation
• Génération d’informations synthétiques à partir d’ensembles de données

Session 10 : Création de graphiques avec Matplotlib

• Création de graphiques à barres, d’histogrammes et de graphiques linéaires
• Visualisation des tendances et des modèles dans les données
• Présentation claire et efficace des résultats d’analyse

FAQ

Quand les cours ont-ils lieu ?

La majeure partie du cours se déroule en ligne, à raison d’une journée complète, du matin à l’après-midi (heure d’Europe centrale), soit 8 heures d’affilée par jour. Veuillez toutefois nous contacter pour confirmer les horaires détaillés définitifs.

Qu’apprendrai-je dans ce cours ?

Vous apprendrez les bases de Python et comment utiliser ce langage pour effectuer des analyses de données élémentaires, notamment la manipulation et le nettoyage des données, ainsi que des analyses statistiques simples.

Ce cours est-il adapté aux débutants ?

Oui. Ce cours est spécialement conçu pour les débutants n’ayant aucune expérience préalable de Python.

Vais-je découvrir des outils d’analyse de données ?

Oui. Vous utiliserez des bibliothèques Python couramment utilisées pour l’analyse de données et apprendrez à travailler avec des ensembles de données structurés.

Vais-je découvrir des outils d’analyse de données ?

Oui. Vous utiliserez des bibliothèques Python couramment utilisées pour l’analyse de données et apprendrez à travailler avec des ensembles de données structurés.

Le cours comprend-il des exercices pratiques ?

Oui. Le cours comprend des exercices pratiques et des exemples de données réelles.

Sur quel type de données vais-je travailler ?

Vous travaillerez sur des ensembles de données structurés simples, tels que des fichiers CSV et Excel.

Quelles compétences vais-je acquérir ?

Vous serez capable d’écrire des scripts Python, de nettoyer et d’analyser des données, et de générer des informations de base pour l’établissement de rapports et la prise de décision.

À quels profils ce cours s’adresse-t-il ?

Ce cours s’adresse aux futurs analystes de données, aux analystes métier et aux professionnels qui doivent travailler avec des données à l’aide de Python.