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 - Maîtriser la manipulation de données en Python sont : Bases en Python (variables, listes, boucles, fonctions) et notions de fichiers CSV ou Excel. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

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

Formation Pandas - Maîtriser la manipulation de ... | 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 - Maîtriser la manipulation de données 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 - Maîtriser la manipulation de données 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 - Maîtriser la manipulation de données 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

Maîtriser les structures de données Pandas pour des analyses professionnelles

Développer des compétences en importation et nettoyage de données en entreprise

Implémenter des opérations de manipulation et transformation avec Pandas

Concevoir des analyses exploratoires pour insights actionnables

Optimiser le traitement de datasets volumineux en formation certifiante

Produire des visualisations et rapports basés sur Pandas pour projets réels

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Pandas : installation et structures de données (Series, DataFrames, indexation)

Installation rapide de Pandas dans un environnement Python professionnel via Anaconda ou pip, création de premières Series et DataFrames à partir de listes ou dictionnaires, exploration intuitive des données avec head, tail, info et describe, exercices pratiques sur datasets réels comme des ventes commerciales, indexation et sélection de lignes ou colonnes pour filtrer efficacement vos informations critiques dès le premier jour.

Module 2Import et nettoyage Pandas : lecture de fichiers et préparation des données (CSV, Excel, nettoyage)

Import de données variées depuis CSV, Excel ou JSON avec pd.read_csv et pd.read_excel, gestion des valeurs manquantes via dropna, fillna et interpolation, nettoyage automatisé des doublons et outliers sur cas concrets d'entreprise comme un fichier clients sales, transformation de types de données avec astype et to_datetime, production d'un dataset propre prêt pour l'analyse, avec exercices hands-on et validation immédiate des résultats.

Module 3Manipulation avancée Pandas : grouping, merging et transformations (groupby, merge, apply)

Application de groupby pour agréger des statistiques par catégories sur datasets business réels, fusion de tables avec merge et join sur clés communes comme ID produits, utilisation de apply et lambda pour transformations personnalisées, pivot et melt pour restructurer les données en vue d'analyses complexes, exercices sur un projet fil rouge simulant une analyse marketing, génération de résumés agrégés exploitables directement en reporting entreprise.

Module 4Analyse et visualisation Pandas : insights et export certifiant (plot, corr, export avancé)

Exploration statistique avec corr, value_counts et crosstab pour détecter patterns cachés, création de graphiques intégrés via Pandas plotting avec matplotlib pour visualiser tendances et corrélations, export optimisé vers Excel, CSV ou SQL, finalisation du projet fil rouge avec rapport complet d'analyse, mise en situation professionnelle d'un audit data, remise de livrables prêts à intégrer dans vos outils d'entreprise pour une impact immédiat.