Programme de Formation :
Analyse de Données avec Python (5 Jours)
Objectif de la formation :
• Manipuler et nettoyer des jeux de données avec Python.
• Analyser des données à l’aide de bibliothèques Python populaires.
• Créer des visualisations et des rapports clairs à partir des données.
• Appliquer des techniques d’analyse statistique de base.
• Utiliser Python pour effectuer des analyses de données exploratoires et des modélisations simples.
Prérequis de la formation :
Cette formation s’adresse aux professionnels et étudiants souhaitant acquérir des compétences en analyse de données avec Python. Elle est idéale pour :
- Les analystes de données débutants ou intermédiaires.
- Les développeurs Python voulant se spécialiser en analyse de données.
- Les responsables marketing, finance et opérations intéressés par l’analyse de données.
INTER ENTREPRISE
– Présentiel dans nos locaux ou les vôtres
– Distanciel Online
Retrouvez-nous sur :
Strasbourg, Lille, Lyon, Reims, Genève, Bruxelles, Luxembourg, Frankfort, Karlsruhe, Berlin, Metz
Prix : 3984 € H.T.
INTRA
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Jour 1 : Introduction à Python et aux Bibliothèques de Manipulation de Données
Objectifs de la journée :
- Découvrir Python et les bibliothèques nécessaires pour l’analyse de données.
- Apprendre à manipuler des données avec Pandas et à effectuer des manipulations de base sur les DataFrames.
Contenu :
• Introduction à Python
- Installation de Python et des bibliothèques nécessaires (Anaconda, Jupyter Notebooks).
- Syntaxe de base en Python : variables, types de données, structures de contrôle (boucles, conditions).
- Introduction aux notebooks Jupyter pour travailler efficacement avec des données.
• Présentation de Pandas
- Introduction à Pandas et son rôle dans l’analyse de données.
- Création de DataFrames et Séries à partir de différentes sources de données (CSV, Excel, bases de données).
- Accéder, manipuler et filtrer les données dans un DataFrame.
- Appliquer des opérations de base sur les données : tri, regroupement, suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes.
• Manipulations de données avec Pandas
- Sélectionner, filtrer et indexer des données dans un DataFrame.
- Agrégation des données (moyenne, somme, comptage, etc.).
- Nettoyage des données : gestion des valeurs nulles, remplacement et transformation des données.
• Exercice Pratique :
- Importer un jeu de données (par exemple, ventes d’une entreprise) et effectuer des opérations de nettoyage (remplacement des valeurs manquantes, suppression des doublons) et de filtrage (filtrer les données par date, par produit).
Jour 2 : Exploration et Préparation des Données pour l’Analyse
Objectifs de la journée :
- Apprendre à nettoyer et préparer les données pour l’analyse en profondeur.
- Utiliser des techniques d’exploration de données pour en extraire des informations clés.
Contenu :
• Nettoyage avancé des données
- Détecter et gérer les valeurs manquantes (méthodes de remplissage et d’imputation).
- Identification et traitement des valeurs aberrantes (outliers).
- Conversion des types de données : changer de format de données, travailler avec des dates et heures.
• Exploration des données
- Résumé statistique des données : utilisation de la méthode describe() pour obtenir des informations globales sur les données.
- Visualisation des distributions de données : histogrammes, diagrammes en boîte (boxplots).
- Introduction à la corrélation et à l’analyse des relations entre variables.
• Préparation des données pour l’analyse
- Normalisation et standardisation des données.
- Création de nouvelles variables (feature engineering).
- Traitement des variables catégorielles (encodage avec get_dummies() et LabelEncoder).
• Exercice Pratique :
- Nettoyer et préparer un jeu de données (par exemple, des données de clients et d’achats) pour une analyse de comportement d’achat.
- Calculer les statistiques descriptives et visualiser la distribution des données.
Jour 3 : Analyse Exploratoire des Données (EDA) et Visualisation avec Matplotlib et Seaborn
Objectifs de la journée :
- Réaliser une analyse exploratoire des données (EDA) et visualiser les résultats avec Matplotlib et Seaborn.
- Créer des visualisations avancées pour mieux comprendre les données.
Contenu :
• Analyse exploratoire des données (EDA)
- Identifier les tendances, patterns et anomalies dans les données.
- Sélectionner des visualisations appropriées en fonction des objectifs d’analyse.
• Visualisation avec Matplotlib
- Introduction à Matplotlib : création de graphiques de base (barres, lignes, secteurs).
- Personnalisation des graphiques : titres, légendes, axes, couleurs.
• Visualisation avancée avec Seaborn
- Création de graphiques complexes avec Seaborn : boxplots, heatmaps, pairplots, etc.
- Visualisation de la relation entre plusieurs variables.
- Personnalisation des graphiques et ajustements pour des visualisations plus claires.
• Exercice Pratique :
- Créer des graphiques exploratoires sur un jeu de données de ventes (par exemple, ventes par produit, répartition des ventes par région, corrélation entre le prix et les quantités vendues).
- Utiliser Seaborn pour afficher des heatmaps et des pairplots.
Jour 4 : Introduction aux Statistiques et aux Modèles Prédictifs de Base
Objectifs de la journée :
- Apprendre les bases de l’analyse statistique avec Python.
- Implémenter des modèles prédictifs simples en utilisant scikit-learn.
Contenu :
• Statistiques Descriptives et Inférentielles
- Calculs de moyennes, médianes, variances, écart-type.
- Introduction aux tests statistiques : test t, ANOVA, tests de corrélation.
- Comprendre les distributions de probabilité et la loi normale.
• Modèles Prédictifs de Base avec Scikit-Learn
- Introduction à Scikit-Learn pour la création de modèles de Machine Learning.
- Implémentation d’un modèle de régression linéaire pour prédire une variable continue (par exemple, prédiction des ventes).
- Évaluation des modèles : métriques de performance (MSE, RMSE, R²).
• Modèles de Classification Simples
- Introduction aux modèles de classification : régression logistique et arbres de décision.
- Utilisation d’un modèle pour prédire une classe (par exemple, prédire si un client achètera un produit ou non).
- Évaluation des modèles de classification : matrice de confusion, précision, rappel, F1-score.
• Exercice Pratique :
- Créer un modèle de régression linéaire pour prédire les ventes futures en fonction des caractéristiques d’un produit.
- Appliquer un modèle de classification pour prédire si un client effectuera un achat ou non.
Jour 5 : Mise en Pratique : Projets d’Analyse de Données et Conclusion
Objectifs de la journée :
- Appliquer toutes les compétences acquises à travers un projet complet d’analyse de données.
- Résumer les concepts clés et les bonnes pratiques.
Contenu :
• Projet d’analyse de données complet
- Les participants appliquent les compétences acquises à un projet complet.
- Choix du jeu de données : les participants peuvent choisir entre plusieurs jeux de données (par exemple, analyse des ventes, analyse de la satisfaction client, analyse des performances marketing).
- Étapes : nettoyage, exploration, visualisation, analyse statistique, et modélisation.
• Présentation des résultats
- Préparation d’une présentation des résultats obtenus (analyse et modèles prédictifs).
- Rédaction d’un rapport de données claires et concises avec des visualisations pertinentes.
• Conclusion et bonnes pratiques
- Discussion sur les meilleures pratiques pour l’analyse de données avec Python.
- Ressources pour aller plus loin : documentation, livres, communautés.
- Remise de certificats et conclusion de la formation.
• Exercice Pratique :
- Réaliser un projet complet d’analyse de données à partir d’un jeu de données choisi et présenter les résultats obtenus sous forme de rapport et de visualisations.
Ressources Fournies
- Support de formation détaillé.
- Liens vers des ressources en ligne pour approfondir les connaissances (tutoriels, vidéos, articles).
- Accès aux jeux de données utilisés pendant la formation.