Analyse de données avec Python – intermédiaire

Programme de formation Analyse de données avec Python – intermédiaire

[Jour 1 – Matin]

Introduction à l’analyse de données avec Python

• Rôle de Python dans la Data Analysis
• Présentation de pandas et des structures de données
• Chargement de données (CSV, Excel)
• Exploration initiale des datasets
• Comprendre la structure des données
• Atelier pratique : Chargement et exploration d’un dataset.

[Jour 1 – Après-midi]

Manipulation et transformation des données

• Filtrage et sélection de données
• Manipulation des DataFrames
• Gestion des valeurs manquantes
• Transformation et enrichissement des données
• Jointures et agrégations
• Atelier pratique : Nettoyage et transformation d’un dataset.

[Jour 2 – Matin]

Préparation et qualité des données

• Détection des anomalies
• Nettoyage avancé des données
• Normalisation et standardisation
• Gestion des doublons
• Structuration pour analyse
• Atelier pratique : Préparation d’un dataset réel.

[Jour 2 – Après-midi]

Visualisation des données

• Introduction à matplotlib
• Utilisation de seaborn
• Choisir le bon type de graphique
• Personnalisation des visualisations
• Storytelling avec les données
• Atelier pratique : Création de dashboards simples.

[Jour 3 – Matin]

Analyse statistique de base

• Statistiques descriptives
• Distribution des données
• Corrélations et interprétation
• Indicateurs clés
• Interprétation des résultats
• Atelier pratique : Analyse statistique d’un dataset.

[Jour 3 – Après-midi]

Cas pratique complet d’analyse de données

• Définir un besoin métier
• Nettoyage et préparation des données
• Analyse et visualisation
• Interprétation des résultats
• Présentation des insights
• Atelier pratique : Projet complet d’analyse de données.