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Découvrez comment maîtriser Python pour l'analyse de données via la formation Learni d'avril 2026. Guide complet avec programme, compétences et financements OPCO-Qualiopi.
Allan Busi
9 avr. 202612 min de lecture
Découvrez un guide étape par étape pour les enseignants du supérieur souhaitant une reconversion numérique en avril 2026. Outils, formations Qualiopi et financements OPCO inclus.
Allan Busi11 avr. 202612 min de lectureFormation Automatisation & Productivité à Lyon en Novembre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Allan Busi1 nov. 20268 min de lectureLyonDécouvrez des stratégies concrètes pour nouer des alliances durables avec l'industrie en formation professionnelle. Anticipez les tendances 2026 avec OPCO et Qualiopi pour booster vos programmes.
Allan Busi15 avr. 202612 min de lectureNe laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de Polars, les data teams perdent 10 fois plus de temps sur analyses massives comparé à Pandas, avec des ETL prenant jusqu'à 8 heures au lieu de 45 minutes.
Les entreprises subissent 40% de coûts cloud supplémentaires dus à des traitements inefficaces, et 65% des projets data échouent par manque de scalabilité en 2024.
Les data scientists non formés risquent l'obsolescence, avec 70% des offres d'emploi exigeant Polars.
Chaque trimestre sans compétences Polars creuse un écart compétitif fatal, multipliant les retards et pertes de CA par mauvaise data insights.
La formation Formation Polars - Analyser des données massives rapidement 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.
Pour garantir la qualité de la formation Formation Polars - Analyser des données massives rapidement, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Polars - Analyser des données massives rapidement s'effectue à travers :
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.
Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
Installation rapide de Polars dans un environnement Python professionnel via pip et conda, création de DataFrames à partir de fichiers CSV, JSON et Parquet massifs, exploration interactive avec head, describe et schema, application de filtres, sélections et mutations via expressions fluides, exercices pratiques sur datasets e-commerce réels pour nettoyer et transformer des millions de lignes, production d'un premier rapport analysé avec code review par le formateur.
Plongée dans les joins multi-types sur grands volumes pour fusionner datasets clients et transactions, maîtrise des groupby dynamiques et agrégations personnalisées avec over et partition_by, activation de l'évaluation lazy pour optimiser la mémoire sur téraoctets de données, mise en œuvre de window functions pour rankings et running totals, cas concrets d'entreprise comme analyse cohortes utilisateurs, exercices collaboratifs en Jupyter pour benchmarker performances contre Pandas, génération de visualisations intégrées Matplotlib.
Conception de pipelines ETL complets en mode streaming pour données infinies en temps réel, intégration Polars avec scikit-learn et PyTorch pour feature engineering en MLops, optimisation avancée avec partitioning et predicate pushdown, tests de scalabilité sur clusters via Ray ou Dask, déploiement d'un workflow production-ready avec Docker et API FastAPI, projet fil rouge sur dataset bancaire réel pour prédire churn, remise de notebooks certifiants et plan d'implémentation en entreprise.
10 personnes max.
3150€ HT / par personne
21 heures
présentielPublic
Data analysts, data engineers et data scientists en entreprise pour accélérer leurs compétences
Prérequis
Maîtrise de Python intermédiaire, notions de Pandas et bases en manipulation de données
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Intermédiaire
3 300,00 €3 journées
distanciel8 pers. max.Intermédiaire3 300,00 €3 journéesdistanciel8 pers. max.Intermédiaire3 300,00 €3 journéesdistanciel12 pers. max.Intermédiaire2 200,00 €2 journéesdistanciel8 pers. max.
