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 - Maîtrisez l'analyse de données Python avancée sont : Maîtrise des bases de Python, notions de NumPy et Pandas élémentaires.. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

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

Formation Pandas - Maîtrisez l'analyse de donnée... | 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 - Maîtrisez l'analyse de données Python avancée 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 - Maîtrisez l'analyse de données Python avancée, 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 - Maîtrisez l'analyse de données Python avancée 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 DataFrames et Series avancées

Nettoyer et transformer des datasets massifs

Effectuer des analyses avec groupby et pivot_table

Optimiser les performances Pandas pour gros volumes

Intégrer Pandas avec Matplotlib et Seaborn

Gérer les données manquantes et outliers

Produire des rapports automatisés exploitables

Programme de la formation

Module 1Manipulation avancée DataFrames : import, filtrage, sélection (read_csv, loc, iloc)

Importez des données variées avec pandas.read_csv et read_excel sur datasets réels, pratiquez le filtrage précis via loc et iloc, fusionnez des tables par merge et concat, exercices concrets sur logs e-commerce, créez vos premiers DataFrames optimisés pour booster votre productivité dès le jour 1.

Module 2Nettoyage et transformation : apply, lambda, données manquantes (fillna, dropna)

Traitez les valeurs manquantes avec fillna et dropna sur cas réels de ventes, appliquez des fonctions personnalisées via apply et lambda pour transformer colonnes, normalisez et encodez variables catégorielles, exercices interactifs sur datasets clients, produisez des datasets propres prêts pour l'analyse.

Module 3Analyse approfondie : groupby, pivot_table, agrégations avancées

Segmentez vos données avec groupby pour calculs statistiques par groupes, pivotez via pivot_table sur données marketing réelles, agrégez avec agg et transform, visualisez tendances immédiates, cas pratiques sur KPI business, générez insights actionnables qui impressionneront vos équipes.

Module 4Optimisation et visualisation : performances, intégration Matplotlib (to_csv, plot)

Accélérez Pandas sur gros volumes avec vectorisation et chunks, intégrez Matplotlib pour graphs pros via plot et seaborn, exportez en CSV ou Excel, projet final sur dataset volumineux réel, livrables : scripts optimisés et rapports visuels, prêts à déployer en production.