Python Data Science avec Python

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Mise à jour : 16/01/2026

Formation : 26248335F

Source : VIVANEO

Session de formation

Code CARIF

Dates

Niveau de sortie

Financeur

Lieu

Organisme formateur

Type

Réunion

509967S

Du 19/01/2026
Au 31/12/2026

Sans niveau spécifique

Autre financeur

Lille (59)

VIVANEO
Tél : 01 77 17 90 36
Email : formation@vivaneo.fr

Non

Durée

Durée totale de la formation : 35h
Durée en centre : 35h
Durée en entreprise : h

Modalités de formation

Rythme :
Temps partiel, Temps plein, Cours de jour
Type de parcours : Parcours individualisé

Dispositif	Financeur
Autres financements à déterminer selon la situation du bénéficiaire	Autre financeur
OPCO Entreprises	OPCO

Tarif : N.C.
Modalités d'enseignement : Formation entièrement présentielle

Lieu de formation

253 Boulevard de Leeds
59777 Lille

Accueil sur le lieu de formation

Accès handicap : Pas d'accès handicap
Hébergement : Pas d'hébergement
Restauration : Pas de restauration
Transport : Pas de transport

Admission

Niveau d'entrée requis : Sans niveau spécifique
Prérequis :
Connaissances de base en informatique Notions de mathématiques (algèbre et statistiques de base) Une première expérience en programmation est recommandée
Public :
En activité professionnelle, Salarié
En recherche d'emploi, Tout public

Réunions d'informations

Aucune information

Complément d'information

Aucune information

Objectifs de la formation

Comprendre l’écosystème Python dédié à la Data Science
Maîtriser les bases du langage Python appliquées à l’analyse de données
Manipuler, nettoyer et préparer des jeux de données
Réaliser des analyses statistiques exploratoires
Créer des visualisations de données pertinentes
Appliquer des algorithmes de Machine Learning supervisés et non supervisés
Évaluer et améliorer les performances des modèles
Mettre en œuvre un projet Data Science complet

Contenu pédagogique

Module 1 : Introduction à la Data Science et à Python

Présentation de la Data Science
Cas d’usage et métiers associés
Installation de l’environnement de travail (Python, Anaconda, Jupyter)
Présentation des bibliothèques clés

Module 2 : Fondamentaux de Python pour la Data Science

Syntaxe de base et structures de données
Conditions, boucles et fonctions
Manipulation de fichiers
Bonnes pratiques de programmation

Module 3 : Manipulation et analyse de données

Introduction à NumPy
Manipulation de données avec Pandas
Importation et exportation de données
Nettoyage et préparation des datasets

Module 4 : Analyse exploratoire et statistiques

Statistiques descriptives
Analyse univariée et bivariée
Détection des valeurs aberrantes
Introduction aux probabilités

Module 5 : Visualisation des données

Principes de la data visualisation
Visualisation avec Matplotlib
Visualisation avancée avec Seaborn
Création de graphiques interprétables

Module 6 : Introduction au Machine Learning

Concepts fondamentaux du Machine Learning
Apprentissage supervisé et non supervisé
Séparation des jeux de données
Métriques d’évaluation des modèles

Module 7 : Algorithmes de Machine Learning avec Python

Régression linéaire et logistique
K-means et clustering
Arbres de décision et forêts aléatoires
Utilisation de Scikit-learn

Module 8 : Projet Data Science

Définition d’une problématique métier
Analyse complète d’un jeu de données
Construction et évaluation d’un modèle
Présentation et interprétation des résultats

Métiers visés

M1805 - Études et développement informatique

Insertion dans l'emploi

Aucune donnée n'est encore disponible pour cette formation

Informations complémentaires

Numéro Carif : 509967S
Référence formation : 26248335F
Code NSF : 326 - Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission des données
Formacode principal : 31067 - Développement informatique
Formacode associés :
30812 - Langage Python
ROME associés :
M1805 - Études et développement informatique

Organisme porteur de la formation

VIVANEO

Affichage téléphone organisme porteur

01 77 17 90 36

Affichage email organisme porteur

formation@vivaneo.fr

Lien d'accès vers la fiche de l'organisme

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