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Plan du cours

Fondamentaux de Python pour les tâches de données

  • Installation de Python et configuration de l'environnement de développement
  • Fondamentaux du langage : variables, types de données, structures de contrôle
  • Rédaction et exécution de scripts Python simples

Gestion des fichiers : CSV et Excel

  • Lecture et écriture de fichiers CSV à l'aide du module csv et Pandas
  • Travail avec des fichiers Excel à l'aide d'openpyxl/xlrd et Pandas
  • Exercices pratiques : automatisation des conversions de fichiers

Introduction à Pandas

  • Bases des DataFrames : création, indexation, sélection et filtrage
  • Opérations d'agrégation et de regroupement
  • Opérations courantes de nettoyage : valeurs manquantes, doublons et conversions de types

Introduction à Polars

  • Concepts de Polars et caractéristiques de performance par rapport à Pandas
  • Opérations de base sur les DataFrames dans Polars
  • Exemple d'usage : quand choisir Polars plutôt que Pandas

Transformation de données avancée (Niveau intermédiaire)

  • Jointures complexes, fonctions fenêtrées et opérations pivot dans Pandas
  • Modèles de traitement de données efficaces avec Polars
  • Concaténation d'opérations et optimisation de l'utilisation de la mémoire

Automatisation des processus avec Python

  • Écriture de scripts pour automatiser les tâches de données répétitives et les étapes ETL
  • Planification des scripts avec les planificateurs du système d'exploitation ou les planificateurs de tâches
  • Journaux (logging), gestion des erreurs et notifications

Emballage des scripts et bonnes pratiques

  • Création d'exécutables avec PyInstaller ou des outils similaires
  • Structuration des projets, environnements virtuels et gestion des dépendances
  • Notions de base en contrôle de version et documentation des flux de travail

Mini-projet pratique

  • Tâche de bout en bout : lecture de fichiers bruts, nettoyage et transformation des données, production de sorties
  • Automatisation du flux de travail et emballage en script exécutable ou binaire exécutable
  • Revue et améliorations basées sur les retours des pairs

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Notions de base en concepts de programmation ou volonté d'apprendre
  • Aisance à l'usage de la ligne de commande ou du terminal pour l'installation de paquets
  • Expérience du travail avec des tableurs (CSV/Excel)

Public cible

  • Analystes de données et personnel opérationnel automatisant des tâches de données
  • Ingénieurs analytiques recherchant un scriptage ETL léger
  • Professionnels intéressés par les flux de travail de données basés sur Python
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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Cours à venir

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2026-10-27 09:30
14 heures
Amiens, Centre Ville
2550 EUR (En ligne)
2950 EUR (Salle de Classe)

Python pour les tâches de données : Niveau de base et intermédiaire avec Pandas et Polars

2026-11-10 09:30
14 heures
Rennes, Place St Anne
2550 EUR (En ligne)
2950 EUR (Salle de Classe)

Python pour les tâches de données : Niveau de base et intermédiaire avec Pandas et Polars

2026-11-24 09:30
14 heures
Tours, Parc Honoré de Balzac
2550 EUR (En ligne)
2950 EUR (Salle de Classe)

Python pour les tâches de données : Niveau de base et intermédiaire avec Pandas et Polars

2026-12-08 09:30
14 heures
Limoges, Centre Ville
2550 EUR (En ligne)
2950 EUR (Salle de Classe)

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  • Mettre en place et configurer AWS Cloud9 pour le développement Python.
  • Comprendre l'interface et les fonctionnalités de l'IDE AWS Cloud9.
  • Écrire, déboguer et déployer des applications Python dans AWS Cloud9.
  • Collaborer avec d'autres développeurs utilisant la plateforme AWS Cloud9.
  • Intégrer AWS Cloud9 avec d'autres services AWS pour des déploiements avancés.
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Ce formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et analystes de données intermédiaires qui souhaitent améliorer leurs compétences en analyse et manipulation des données à l'aide de Python, Pandas et NumPy.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

  • Configurer un environnement de développement comprenant Python, Pandas et NumPy.
  • Créer une application d'analyse des données utilisant Pandas et NumPy.
  • Réaliser des opérations avancées de préparation, de tri et de filtrage des données.
  • Conduire des opérations agrégées et analyser les séries temporelles.
  • Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
  • Déboguer et optimiser leur code d'analyse des données.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

  • Mettre en place l'environnement de développement nécessaire intégrant FastAPI, React et MongoDB.
  • Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la pile FARM.
  • Apprendre à construire des API REST avec FastAPI.
  • Apprendre à concevoir des applications interactives avec React.
  • Développer, tester et déployer des applications (front end et back end) en utilisant la pile FARM.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Configurer l'environnement de développement nécessaire pour développer des API avec Python et FastAPI.
  • Créer des API plus rapidement et plus facilement en utilisant la bibliothèque FastAPI.
  • Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
  • Connecter les API à une base de données en utilisant SQLAlchemy.
  • Implémenter la sécurité et l'authentification dans les API en utilisant les outils FastAPI.
  • Construire des images conteneur et déployer des API web sur un serveur cloud.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Créer un modèle de détection de fraude dans Python et TensorFlow.
  • Construire des régressions linéaires et des modèles de régression linéaire pour prédire la fraude.
  • Développer une application d'IA de bout en bout pour l'analyse des données de fraude.
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Python pour les Ingénieurs Réseaux

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Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs réseau qui souhaitent maintenir, gérer et concevoir des réseaux informatiques avec Python.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Optimiser et exploiter Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet et pyntc pour l'automatisation des réseaux avec Python.
  • Maîtriser le multithreading et le multiprocessing dans l'automatisation des réseaux.
  • Utiliser GNS3 et Python pour la programmation réseau.
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Cette formation en direct, animée par un instructeur à France (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels du commerce et aux analystes de données disposant de compétences intermédiaires en Python, souhaitant utiliser cet outil pour automatiser leurs workflows, analyser les données commerciales et générer des rapports dynamiques basés sur Excel.

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