La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation Pandas Avancé - Optimisez vos analyses de données massives sont : Maîtrise de Python intermédiaire, bases Pandas (DataFrames, Series), notions NumPy.. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Pandas Avancé - Optimisez vos analyses de données massives est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Pandas Avancé - Optimisez vos analyses... | Learni

L'histoire de Learni

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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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Pandas Avancé - Optimisez vos analyses de données massives 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.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation Pandas Avancé - Optimisez vos analyses de données massives, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

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.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Pandas Avancé - Optimisez vos analyses de données massives s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

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.

Objectifs de la formation

Maîtriser les opérations vectorisées pour accélérer les traitements

Optimiser la gestion de grands datasets avec chunking et Dask

Automatiser les pipelines via apply, groupby et merge avancés

Analyser des séries temporelles complexes avec resampling

Intégrer Pandas à NumPy, SciPy et visualisations Seaborn

Détecter et corriger outliers, données manquantes en production

Programme de la formation

Module 1Manipulation avancée DataFrames : outils vectorisés, méthodes (Pandas, NumPy)

Plongez dans les index multi-niveaux et opérations vectorisées, manipulez des DataFrames massifs via exercices pratiques sur datasets réels de ventes, testez les performances avec %timeit, produisez des rapports optimisés prêts pour production, gagnez en vitesse et précision dès le premier jour.

Module 2GroupBy et agrégations : transformations complexes (Pandas pivot, agg)

Explorez les groupby multi-critères et custom functions, appliquez-les à cas concrets comme l'analyse de logs web, créez des pivots dynamiques avec exercices interactifs, générez des insights actionnables via window functions, transformez vos données brutes en tableaux de bord percutants.

Module 3Merges avancés et séries temporelles : resampling (Pandas, pd.to_datetime)

Maîtrisez les joins multi-sources et hiérarchiques sur datasets clients réels, pratiquez le resampling horaire/quotidien avec exercices sur capteurs IoT, gérez les gaps temporels, produisez des forecasts basiques, intégrez fluently à votre stack data quotidien.

Module 4Optimisation et intégrations : chunking, Dask (Pandas + écosystème)

Optimisez pour la scalabilité avec lecture chunkée et Dask sur téraoctets simulés, intégrez à Seaborn pour viz avancées via projets finaux, testez en live les gains (x10 vitesse), repartez avec scripts production-ready et plan d'implémentation personnalisé.