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Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
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Découvrez comment maîtriser Python pour l'analyse de données via la formation Learni d'avril 2026. Guide complet avec programme, compétences et financements OPCO-Qualiopi.
Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise des interfaces console attractives avec Rich en Python, vos scripts paraissent datés et illisibles, frustrant utilisateurs et collègues.
Les data scientists perdent en moyenne 25% de leur temps à décrypter des outputs basiques, soit 2 heures par jour gaspillées en clarifications inutiles.
Cela génère des erreurs d'automatisation à 15 000 € par an par équipe, freinant les projets et exposant l'entreprise à des retards critiques.
Chaque mois sans cette compétence aggrave les risques de turnover chez les ingénieurs, menaçant votre avance carrière dans un marché où 70% des outils pros exigent des CLI modernes.
La formation Créer des Interfaces Console Attractives avec Rich en Python est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.
Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.
Pour garantir la qualité de la formation Créer des Interfaces Console Attractives avec Rich en Python, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Créer des Interfaces Console Attractives avec Rich en Python s'effectue à travers :
Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.
Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
Présentation de la librairie Rich : historique, cas d’utilisation, installation. Premiers pas : affichage de texte coloré, gestion des styles, surlignage, emojis et markdown. Pratique sur l’utilisation de la console et comparaison avec les méthodes classiques (print, logging standard).
Création et personnalisation de tableaux, colonnes ajustables, tri et filtrage. Barres de progression animées pour le suivi de traitements. Affichage de panels et de layouts complexes pour la structuration de sorties. Customisation avancée des styles, utilisation de thèmes personnalisés.
Exploration des modules de Rich pour l'affichage d'arborescences et de données hiérarchiques. Intégration des logs formatés et gestion centralisée des logs colorisés. Intégration de Rich dans des scripts existants, adaptation à des workflows CI/CD, création de mini-interfaces en ligne de commande, conseils pour une documentation interactive. Atelier bilan et projet fil rouge appliqué sur cas réels.
Public
Développeurs Python, data scientists, ingénieurs en automatisation, formateurs techniques
Prérequis
Maîtrise de base de Python et de la programmation orientée objet
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