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Python & Data Science
Maîtrisez Python pour l'analyse de données, la visualisation et le machine learning
Durée : 40 heures (8 jours)
Niveau : Débutant à avancé
Certification officielle
Développeurs, data analysts, étudiants en informatique
Public concerné
Présentiel ou à distance - 8 séances de 5h
Format de la formation
Attestation de formation
Certificat obtenu
Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Maîtriser les concepts fondamentaux de Python
- Analyser et visualiser des données avec Pandas et Matplotlib
- Créer des modèles de machine learning avec Scikit-learn
- Réaliser un projet complet d'analyse de données
Programme détaillé
Découvrez le contenu complet de la formation
Chapitre 1 : Introduction à Python
3 leçons
1. Installation et environnement de développement
60 minutes
Contenu du cours
Dans ce module, vous apprendrez à installer Python sur Windows, macOS et Linux. Nous découvrirons VS Code, PyCharm, et Jupyter Notebook. Vous comprendrez la gestion des packages avec pip et la création d'environnements virtuels.
Exercice pratique
1. Installez Python\n2. Installez VS Code\n3. Créez votre premier script "Hello World"\n4. Créez un environnement virtuel
2. Variables et types de données
90 minutes
Contenu du cours
Découvrez les variables, les types de données (int, float, str, bool), et les opérateurs arithmétiques et logiques.
Exercice pratique
Créez des variables de différents types et effectuez des opérations arithmétiques.
3. Structures de contrôle
90 minutes
Contenu du cours
Maîtrisez les conditions (if/elif/else) et les boucles (for/while). Apprenez à utiliser break, continue et les compréhensions de liste.
Exercice pratique
Créez un jeu de devinette de nombre et calculez la factorielle d'un nombre.
Chapitre 2 : Structures de données
3 leçons
1. Listes et tuples
90 minutes
Contenu du cours
Explorez les listes (création, indexation, slicing, méthodes) et les tuples (immutabilité, packing/unpacking).
Exercice pratique
Créez une liste de tâches avec ajout/suppression et convertissez-la en tuple.
2. Dictionnaires
90 minutes
Contenu du cours
Maîtrisez les dictionnaires : création, accès par clé, méthodes (keys, values, items), et compréhensions.
Exercice pratique
Créez un annuaire téléphonique avec un dictionnaire.
3. Fonctions
90 minutes
Contenu du cours
Apprenez à créer des fonctions, à utiliser les paramètres par défaut, *args, **kwargs, et les fonctions lambda.
Exercice pratique
Écrivez une fonction pour calculer le PGCD et une fonction récursive pour la factorielle.
Chapitre 3 : Programmation orientée objet
3 leçons
1. Classes et objets
90 minutes
Contenu du cours
Introduction à la POO : classes, objets, attributs, méthodes, constructeur __init__, paramètre self.
Exercice pratique
Créez une classe Personne avec attributs nom, âge et une méthode se_presenter().
2. Héritage et polymorphisme
90 minutes
Contenu du cours
Comprenez l'héritage, la redéfinition de méthodes, et le polymorphisme en Python.
Exercice pratique
Créez une hiérarchie Animal avec des classes Chien et Chat qui héritent.
3. Encapsulation et propriétés
60 minutes
Contenu du cours
Protégez vos données avec l'encapsulation et utilisez les propriétés (@property).
Exercice pratique
Créez une classe CompteBancaire avec solde privé et méthodes deposer/retirer.
Chapitre 4 : Manipulation de données avec Pandas
3 leçons
1. DataFrames et Series
90 minutes
Contenu du cours
Découvrez Pandas : création de Series et DataFrames, chargement de fichiers CSV/Excel.
Exercice pratique
Chargez un fichier CSV et explorez sa structure avec info() et describe().
2. Filtrage et sélection
90 minutes
Contenu du cours
Apprenez à sélectionner des colonnes, filtrer des lignes avec loc/iloc et des conditions booléennes.
Exercice pratique
Filtrez les lignes où l'âge > 25 et triez par nom.
3. Groupby et agrégation
90 minutes
Contenu du cours
Utilisez groupby pour des analyses par catégorie et les fonctions d'agrégation (mean, sum, count).
Exercice pratique
Calculez l'âge moyen par ville.
Chapitre 5 : Visualisation de données
3 leçons
1. Matplotlib
90 minutes
Contenu du cours
Créez des graphiques professionnels avec Matplotlib : linéaires, barres, histogrammes, pie charts.
Exercice pratique
Créez un graphique des ventes sur 12 mois avec titres et légendes.
2. Seaborn
90 minutes
Contenu du cours
Visualisations avancées avec Seaborn : heatmaps, pairplots, box plots.
Exercice pratique
Créez une heatmap de corrélation et des box plots par catégorie.
3. Plotly interactif
90 minutes
Contenu du cours
Créez des dashboards interactifs avec Plotly Express et Dash.
Exercice pratique
Créez un dashboard avec slider et dropdown.
Prérequis
- Bases de la programmation (algorithmique)
- Aucune connaissance préalable de Python requise
- Ordinateur personnel (nous fournissons l'environnement de travail)
- Connexion internet pour la formation à distance
Certification
À l'issue de la formation, vous recevrez une attestation de formation certifiée reconnue par nos partenaires.
Méthodes pédagogiques
Notre approche pédagogique combine théorie et pratique pour un apprentissage optimal.
- Formateurs experts certifiés
- Support de cours numérique inclus
- Accès à une plateforme d'exercices en ligne
- Certification reconnue par les entreprises
- Suivi post-formation inclus
- Groupe à taille humaine (max 12 personnes)
Pourquoi choisir cette formation ?
Formateurs experts certifiés
Support de cours numérique inclus
Accès à une plateforme d'exercices en ligne
Certification reconnue par les entreprises
Suivi post-formation inclus
Groupe à taille humaine (max 12 personnes)
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