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Expert Python pour l’analyse de données appliquée

Une introduction pratique à Python pour explorer des données, produire des analyses et appuyer les décisions.

Python, SQL, Azure AIPartout au MarocPrésentiel · À distancePlus de 5 ans d’expérience
Photo : Nicholas Cappello / Unsplash

Parcours

L’intervenant dispose de plus de cinq ans d’expérience en analyse de données, reporting et projets de transformation. Son parcours comprend une spécialisation IBM consacrée aux fondamentaux de la data science avec Python et SQL, ainsi qu’une pratique d’analyse de données appliquée à des problématiques de suivi et de recrutement.

Son angle privilégie les professionnels qui souhaitent passer de fichiers de données à une analyse plus structurée. Il mobilise les notions de statistiques, de bases de données et de visualisation dans une logique accessible, en reliant les traitements aux questions de performance, de comportement ou de suivi d’activité.

La formation introduit l’environnement Python, les structures de données et les premières manipulations de jeux de données. Elle peut ensuite couvrir le nettoyage, les statistiques descriptives, l’exploration de relations entre variables et l’interprétation des résultats. Les participants progressent par exercices guidés pour construire une démarche d’analyse claire, reproductible et utile à leur contexte professionnel.

Domaines d’expertise

  • Python pour l’analyse de données
  • Statistiques appliquées
  • Nettoyage de données
  • Exploration de jeux de données
  • Régression et analyse de relations
  • SQL
  • Data science fondamentale
  • Interprétation de résultats

Certifications et références

  • Data Science Fundamentals with Python and SQL Specialization – IBM / Coursera

Approche pédagogique

  1. 1Recueil des objectifs d’analyse des participants
  2. 2Prise en main progressive de Python et des données
  3. 3Manipulation de jeux de données structurés
  4. 4Nettoyage et vérification des données traitées
  5. 5Réalisation d’analyses statistiques simples
  6. 6Lecture critique et restitution des résultats

Publics accompagnés

  • Chargés d’études
  • Analystes de données débutants
  • Professionnels du reporting
  • Étudiants en reconversion data

Secteurs d’intervention

Enseignement supérieurIndustrieServicesRecherche appliquée

Ses 4 formations

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