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 et manipulez des données efficacement sont : Maîtrise des bases Python (listes, dictionnaires, fonctions, NumPy), notions introductives de Pandas.. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

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

Formation Pandas - Analysez et manipulez des don... | 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 et manipulez des données efficacement 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 et manipulez des données efficacement, 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 et manipulez des données efficacement 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 manipulations avancées de DataFrames et Series

Nettoyer et préparer des datasets complexes avec Pandas

Appliquer groupby, agrégations et transformations efficaces

Réaliser des jointures et merges performants

Optimiser les performances Pandas pour gros volumes

Intégrer Pandas à des workflows d'analyse de données

Produire des visualisations basiques via Pandas

Programme de la formation

Module 1Manipulation avancée Pandas : DataFrames, Series, indexing (slicing, multi-index)

Plongez dans les outils Pandas pour sélectionner, filtrer et transformer des données via exercices pratiques sur datasets réels, créez des multi-index pour structurer vos analyses, appliquez des méthodes vectorisées pour accélérer vos traitements, et produisez vos premiers livrables nettoyés qui boosteront votre productivité dès le premier jour.

Module 2Nettoyage et préparation : missing values, duplicates, types de données (apply, lambda)

Apprenez à détecter et corriger les anomalies dans vos datasets avec Pandas, enchaînez les fonctions pour un nettoyage fluide, testez sur cas concrets comme des logs e-commerce, générez des rapports automatisés sur la qualité des données, et repartez avec des techniques qui éliminent 80% des erreurs manuelles habituelles.

Module 3Agrégations puissantes : groupby, pivot, crosstab (statistiques descriptives)

Maîtrisez groupby pour segmenter et synthétiser des volumes massifs, explorez pivot_table pour des résumés multidimensionnels, appliquez sur datasets business réels comme ventes par région, calculez moyennes, médianes et tendances, et concevez des livrables analytiques prêts pour des dashboards impactants.

Module 4Jointures et merges : concat, merge, join (stratégies avancées)

Fusionnez datasets hétérogènes avec précision via les méthodes Pandas merge et join, gérez conflits et doublons sur exercices inspirés de CRM, optimisez les performances pour des tables SQL-like, testez des cas complexes multi-sources, et produisez des datasets enrichis qui révèlent des insights cachés.

Module 5Optimisation et intégration : performances, visualisation Pandas, projet final

Accélérez vos scripts Pandas sur gros data avec vectorisation et chunking, intégrez Matplotlib pour visualisations natives, appliquez tout sur un projet capstone personnalisé, mesurez gains de temps réels, et clôturez par un portfolio concret qui valorise vos compétences auprès des recruteurs.