Formation Data Science avec Python : De la Donnée à la Décision

Apprenez à faire parler les données et construisez des modèles prédictifs avec le langage n°1 de la Data.

🎯 Objectifs de la formation

L’objectif est de maîtriser la chaîne complète de valeur de la donnée. À la fin de ce parcours, l’apprenant sera capable de :

1. Extraire, nettoyer et transformer des données brutes en informations exploitables.
2. Réaliser des analyses statistiques et des visualisations percutantes.
3. Concevoir des modèles de Machine Learning pour prédire des tendances.
4. Communiquer des résultats d’analyse pour orienter les décisions stratégiques.

📖 Programme Détaillé (80 Heures)

Module 1 : Fondements & Écosystème Data (6h)

Comprendre le rôle du Data Scientist en 2026.

• Panorama : Différence entre Data Science, Data Analysis et Data Engineering.
• Cycle de vie : De la définition du problème métier au déploiement du modèle.
• Environnement : Setup professionnel (Anaconda, VS Code, Jupyter).

Module 2 : Python appliqué à la Data (12h)

Maîtriser l’outil de base.

• Structures de données : Listes, dictionnaires, tuples et compréhension de listes.
• Logique de programmation : Fonctions, modules et gestion des erreurs.
• Fichiers : Lecture et écriture de fichiers CSV, JSON et Excel.

Module 3 : Le “Data Stack” Python (12h)

Manipulation et exploration visuelle.

• NumPy : Calcul numérique et manipulation de matrices.
• Pandas : DataFrames, indexation, filtrage et agrégation (le cœur de la formation).
• Visualisation : Création de graphiques statiques et dynamiques avec Matplotlib et Seaborn.

Module 4 : Statistiques Décisionnelles (10h)

Comprendre ce que les chiffres racontent.

• Analyse Descriptive : Tendance centrale (moyenne, médiane) et dispersion (écart-type).
• Analyse Inférentielle : Corrélations, intervalles de confiance et tests d’hypothèses (P-value).
• Distributions : Loi normale, loi de Poisson et détection d’outliers.

Module 5 : Data Cleaning & Préparation (10h)

80% du travail du Data Scientist.

• Nettoyage : Gestion des doublons et des valeurs manquantes (imputation).
• Transformation : Normalisation, standardisation et encodage des variables catégorielles.
• Feature Engineering : Création de nouvelles variables pour améliorer les performances des modèles.

Module 6 : Machine Learning Pratique (20h)

Prédire l’avenir grâce aux algorithmes.

• Apprentissage Supervisé : Régression (prédire un chiffre) et Classification (prédire une catégorie).
• Algorithmes clés : K-Nearest Neighbors, Random Forest, et Gradient Boosting.
• Apprentissage Non-Supervisé : Segmentation de clients (Clustering K-means).
• Évaluation : Matrice de confusion, score R², Précision et Rappel.

Module 7 : Mise en Pratique & Méthodologie (10h)

Ateliers dirigés sur des cas concrets.

• Exploratory Data Analysis (EDA) : Méthodologie pour explorer un nouveau dataset.
• Interprétation : Savoir expliquer les résultats à des non-techniciens.

🏆 Projet Final : “Business Predictive Analytics”

L’étudiant travaille sur un jeu de données réel (ventes d’une entreprise sur 3 ans).

• Sa mission :
  1. Nettoyer les données (souvent “sales” au départ).
  2. Identifier les facteurs qui influencent les ventes (saisonnalité, prix, marketing).
  3. Entraîner un modèle pour prédire le chiffre d’affaires du trimestre suivant.
  4. Présenter un tableau de bord (Dashboard) visuel résumant les conclusions.

👥 À qui cela s’adresse ?

• Analystes : Pour automatiser leurs rapports Excel et passer à l’analyse prédictive.
• Développeurs : Pour ajouter des briques d’intelligence et de traitement de données à leurs apps.
• Étudiants : Pour acquérir la compétence la plus recherchée dans le secteur tertiaire.