Dans un contexte où la data devient un levier stratégique, maîtriser Pandas et l’analyse de données est un atout majeur.

Cette formation permet d’acquérir des compétences en manipulation de données, nettoyage de datasets, analyse exploratoire et visualisation, essentielles pour répondre aux besoins des entreprises. Avec la montée en puissance du Big Data, de l’intelligence décisionnelle et de l’automatisation des traitements, les profils capables d’exploiter efficacement les données sont fortement recherchés.
Se former à Pandas ouvre des opportunités dans les métiers de data analyst, chargé d’études, marketing digital ou gestion opérationnelle, tout en favorisant une évolution vers des fonctions à plus forte valeur ajoutée comme la data science ou le pilotage de la performance.

Cette compétence renforce l’employabilité et accompagne la transformation digitale des organisations.

Public

À qui s'adresse la formation Data analyst (Pandas)

La formation "Data Analyst - Pandas" s'adresse aux professionnels et étudiants en quête de compétences analytiques solides dans le domaine de la data. Idéale pour les débutants en analyse de données, elle convient également aux développeurs, ingénieurs et chercheurs souhaitant approfondir leur maîtrise de Pandas. Ce programme est parfait pour ceux qui cherchent à exploiter efficacement les données pour des prises de décision éclairées.

Prérequis

Quelles sont les compétences requises pour s'inscrire à la formation Data analyst (Pandas)

  • Avoir des bases en programmation Python
  • Comprendre les notions de variables et fonctions
  • Maîtriser les bases des structures de données
  • Connaître les principes de tableaux de données

Objectifs

Compétences visées pour la formation Data analyst (Pandas)

La formation "Data analyst - Pandas" vise à doter les participants des compétences essentielles pour exploiter efficacement la bibliothèque Pandas dans l'analyse de données. Les apprenants découvriront comment installer et configurer l'environnement adéquat, manipuler et transformer les données, réaliser des analyses sophistiquées, et créer des visualisations percutantes. Ils seront également formés à optimiser les performances et à partager leurs résultats de manière professionnelle.

Programme

Découvrir Pandas et son écosystème

  1. Comprendre le rôle de Pandas
  2. Identifier les cas d’usage data
  3. Situer Pandas dans Python data

Installer et configurer l’environnement

  1. Installer Python et Pandas
  2. Utiliser Jupyter Notebook
  3. Gérer les bibliothèques utiles

Créer et manipuler des Series

  1. Définir une Series Pandas
  2. Indexer et filtrer les données
  3. Appliquer des opérations simples

Créer et explorer des DataFrames

  1. Construire un DataFrame
  2. Lire la structure des données
  3. Explorer les premières lignes

Importer des données externes

  1. Charger des fichiers CSV et Excel
  2. Importer depuis des API simples
  3. Gérer les encodages

Nettoyer et préparer les données

  1. Détecter les valeurs manquantes
  2. Corriger les incohérences
  3. Transformer les types de données

Filtrer et trier les données

  1. Appliquer des filtres conditionnels
  2. Trier selon plusieurs critères
  3. Sélectionner colonnes et lignes

Manipuler les colonnes et index

  1. Renommer et supprimer colonnes
  2. Créer de nouvelles variables
  3. Réindexer les données

Agrégater et résumer les données

  1. Utiliser groupby efficacement
  2. Calculer des indicateurs clés
  3. Produire des tableaux synthèses

Fusionner et joindre des données

  1. Réaliser des jointures simples
  2. Concaténer plusieurs sources
  3. Gérer les clés de correspondance

Transformer les données avancées

  1. Appliquer fonctions personnalisées
  2. Utiliser pivot et melt
  3. Gérer les données temporelles

Visualiser les données avec Pandas

  1. Créer graphiques simples
  2. Personnaliser les visualisations
  3. Interpréter les résultats

Optimiser les performances

  1. Réduire la taille des données
  2. Accélérer les traitements
  3. Éviter les erreurs fréquentes

Exporter et partager les résultats

  1. Exporter vers CSV et Excel
  2. Générer des rapports simples
  3. Automatiser les exports

La formation Data analyst (Pandas) est dispensée sur 14 heures

Déroulé pédagogique

Règlement intérieur
Engagements PSH
Conditions Générales de Vente
Cette offre de formation est d'actualité au 24/03/2026

Durée et montant de la formation

Intitulé Durée Montant HT
Formation Data analyst - Pandas 14 heures 1790.00 €
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