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 - Analysez vos données efficacement en Python sont : Bases en Python : variables, listes, boucles, fonctions.. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Pandas - Analysez vos données efficacement en Python est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Pandas - Analysez vos données efficace... | 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 - Analysez vos données efficacement 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.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation Pandas - Analysez vos données efficacement en Python, 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 - Analysez vos données efficacement en Python 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

Installer et importer Pandas dans un environnement Python

Créer et manipuler des Series et DataFrames

Lire et écrire des fichiers CSV, Excel et JSON

Nettoyer et préparer des datasets réels

Effectuer des analyses statistiques descriptives

Grouper et agréger des données avec GroupBy

Visualiser des insights avec Matplotlib intégré

Programme de la formation

Module 1Introduction à Pandas : Series et DataFrames de base (outils d'import, méthodes essentielles)

Plongez dans Pandas dès le matin en installant Anaconda et Jupyter Notebook, importez votre première bibliothèque, créez des Series à partir de listes et dictionnaires, puis des DataFrames à partir de données réelles comme un fichier CSV de ventes. Explorez les index, sélectionnez des colonnes avec loc et iloc, effectuez vos premiers filtres, et terminez par un exercice pratique sur un dataset e-commerce pour exporter un rapport nettoyé, gagnez en confiance immédiate.

Module 2Manipulation avancée de DataFrames : nettoyage et transformation (méthodes apply, merge)

Maîtrisez le nettoyage en gérant les valeurs manquantes avec dropna et fillna sur un dataset clients bancaires, appliquez des fonctions personnalisées via apply et lambda, fusionnez des tables avec merge et concat pour recréer un historique complet, manipulez les dates avec to_datetime, et réalisez un cas concret sur des logs web pour transformer des données brutes en tableau actionable, ressentez la puissance de Pandas en direct.

Module 3Analyse et agrégation : GroupBy et statistiques (pivot tables, corrélations)

Passez à l'analyse en groupant des ventes par région avec GroupBy et agg, calculez moyennes, médianes et écarts-types sur un dataset marketing, créez des tableaux croisés dynamiques avec pivot_table, explorez les corrélations pour détecter des tendances cachées, testez sur un cas RH avec salaires et performances, produisez des insights chiffrés prêts à présenter, transformez vos données en décisions business impactantes.

Module 4Visualisation et projet final : intégration Matplotlib (graphiques, dashboards simples)

Clôturez en visualisant vos analyses avec plot Pandas-Matplotlib, générez histogrammes, barres et scatters sur un dataset santé, combinez en un dashboard interactif via subplots, intégrez Seaborn pour des graphiques pro, finalisez un projet complet sur données réelles de Kaggle avec rapport livrable, repartez avec un portfolio concret et des compétences prêtes à l'emploi pour booster votre carrière en data.