3 Jours pour Manipuler, Analyser et Visualiser vos Données avec les Bibliothèques Python

Formation Python Bruxelles. Apprenez à utiliser Python pour manipuler, analyser et visualiser vos données, tout en abordant des notions d’Intelligence Artificielle (IA) pour pousser plus loin l’exploration et la prévision. Au cours de cette formation de 3 jours à Bruxelles, vous découvrirez l’écosystème Python (pandas, matplotlib, NumPy, scikit-learn, etc.) et réaliserez des ateliers pratiques pour devenir autonome dans vos projets d’analyse de données.

Objectifs Pédagogiques

  • Comprendre l’Écosystème Python pour la Data : gestion d’environnement, packages clés (pandas, NumPy, matplotlib, scikit-learn).
  • Manipuler et Préparer des Données : chargement, nettoyage, transformation, fusion, gestion des valeurs manquantes.
  • Analyser et Visualiser les Résultats : création de graphiques (linéaires, barres, nuages de points, histogrammes), analyses statistiques.
  • Introduire des Notions d’IA : aperçu de la régression, classification, clustering avec scikit-learn.
  • Adopter un Flux de Travail Efficace : scripts, notebooks (Jupyter), organisation de projets, bonnes pratiques.

Public Concerné

  • Analystes de Données, Data Scientists, Développeurs, Statisticiens souhaitant monter en compétence sur Python pour la data.
  • Chefs de Projet, Décideurs, Professionnels du Marketing, Financiers cherchant à automatiser et approfondir leurs analyses chiffrées.
  • Étudiants, Passionnés d’IA ou Auto-Entrepreneurs voulant se lancer dans l’exploration de données et le machine learning.

Prérequis

  • Connaissances de base en informatique (lignes de commande, gestion de fichiers).
  • Pas de niveau avancé en Python requis : la formation partira des bases.
  • Avoir un ordinateur portable avec Python 3.x installé (ou environnement Anaconda) est recommandé.

Programme de la Formation (3 Jours)

Jour 1 : Introduction à Python et Manipulation de Données

Matin (9h00 – 12h30)

  1. Installation et Configuration
    • Installation de Python 3.x, Anaconda ou venv
    • Présentation des IDE (VS Code, PyCharm, Jupyter Notebook)
    • Notions de base en Python : variables, types, boucles, conditions
  2. Manipulation de Données avec pandas
    • Présentation de pandas : Series, DataFrame
    • Chargement de données (CSV, Excel, JSON), visualisation rapide (head, info, describe)
    • Sélections, filtrages, indexation, tri

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Nettoyage et Transformation

  • Gestion des valeurs manquantes (NaN), duplications, conversions de types
  • Groupby, agrégations, fusions (merge, join, concat)
  • Exercices pratiques : création d’un mini-projet sur des données (ex. : ventes, marketing)
  1. Exercices Dirigés
    • Manipulation de DataFrames, regroupements par catégorie, calcul d’indicateurs
    • Discussion sur l’ergonomie et la performance

Jour 2 : Visualisation et Introduction à l’IA

Matin (9h00 – 12h30)

  1. Visualisation avec matplotlib et seaborn
    • Principes de matplotlib : figures, axes, personnalisation de courbes
    • Tracés de base (ligne, scatter, bar, histogram, boxplot), légendes, titres
    • seaborn : graphiques plus élaborés, couleurs, heatmaps
  2. Atelier de Visualisation
    • Mise en pratique sur un ensemble de données réelles : identification de tendances, corrélations
    • Création de plusieurs types de visualisations pour une présentation claire
    • Discussion sur la bonne communication visuelle

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Introduction à l’IA et au Machine Learning

  • Présentation de scikit-learn : principes de base (estimators, fit, predict)
  • Segmentation en train/test, métriques de performance (accuracy, RMSE, etc.)
  • Exemples simples : régression linéaire, classification binaire
  1. Exercices Pratiques
    • Construction d’un mini-modèle (prédiction d’un paramètre)
    • Analyse des résultats, visualisation des prédictions
    • Retours et corrections personnalisés

Jour 3 : Approfondissement, Applications et Méthodologie

Matin (9h00 – 12h30)

  1. Flux de Travail et Automatisation
    • Script vs. Jupyter Notebook : usages, intégration, pipelines
    • Gestion d’environnements virtuels, Git pour la version de code, packaging minimal
    • Approches pour manipuler de grandes quantités de données (échantillonnage, Dask, etc.)
  2. Méthodes Avancées (selon l’intérêt)
    • Approfondissement machine learning (random forest, k-means, etc.)
    • Techniques de feature engineering, pipeline scikit-learn
    • Introduction au deep learning (pytorch, tensorflow) si la demande le justifie

Après-midi (14h00 – 17h30)
3. Étude de Cas et Projet Final

  • Mise en place d’un mini-projet de bout en bout : chargement de données, nettoyage, visualisation, modélisation
  • Analyse des résultats, suggestions d’amélioration, restitution des conclusions
  • Discussion sur la mise en production (API, batch jobs, etc.)
  1. Conclusion et Perspectives
    • Récapitulation des notions abordées, bonnes pratiques de veille technologique
    • Remise du support de cours et ressources en ligne (Kaggle, docs officielles, etc.)
    • Questions/réponses, bilan final

Points Forts

  • Formation sur 3 Jours : couvre l’essentiel des méthodes et bibliothèques pour l’analyse de données et l’introduction à l’IA avec Python.
  • Alternance Théorie/Pratique : démonstrations, exercices, mini-projets concrets pour ancrer les connaissances.
  • Formateurs Expérimentés : experts Python et data science, partageant des cas concrets et bonnes pratiques.
  • Support Pédagogique Complet : tutoriels, notebooks d’exemples, liens vers ressources, références multiples.

Modalités Pratiques

  • Durée : 3 jours (21 heures de formation)
  • Horaires : 9h00 – 12h30 / 14h00 – 17h30
  • Lieu : Bruxelles, Belgique
  • Matériel Requis :
    • Ordinateur portable (Windows, macOS ou Linux)
    • Python 3.x installé (ou environnement Anaconda)
  • Accessibilité : contactez-nous pour tout aménagement ou besoin spécifique

Inscription & Renseignements

Rejoignez notre Formation Analyse de Données avec Python et IA à Bruxelles et apprenez à manipuler, analyser et modéliser vos données de manière professionnelle, tout en découvrant les fondements de l’Intelligence Artificielle !