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IA et science des donnéesAI and data scienceDécouverteFoundation

Python pour l’analyse de donnéesPython for Data Analysis

Le rapport qui vous prend une matinée chaque mois ? Python le refait en quelques secondes.

That report that eats up a morning every month? Python redoes it in seconds.

Passer d’Excel à Python pour nettoyer, transformer, analyser et visualiser des données de façon reproductible, sans devenir développeur.

Move from Excel to Python to clean, transform, analyze and chart data in a repeatable way, without becoming a developer.

  • DuréeDurationTrois joursThree days
  • NiveauLevelDécouverteFoundation
  • FormatsFormatsInter-entreprisesPublic sessions, Intra-entrepriseIn-house, IndividuelOne-on-one
  • ModalitésDeliveryPrésentielIn person, À distanceOnline
PythonExcel
Vous saurezYou will masterCarnets JupyterJupyter notebooksNettoyage avec pandasCleaning with pandasJointures et agrégationsJoins and aggregationsVisualisation de donnéesData visualizationConnexion à SQLConnecting to SQL
AperçuOverview

Pourquoi suivreWhy take cette formation ?this course?

Passer d’Excel à Python pour nettoyer, transformer, analyser et visualiser des données de façon reproductible, sans devenir développeur.

Move from Excel to Python to clean, transform, analyze and chart data in a repeatable way, without becoming a developer.

01

Excel atteint ses limitesExcel hits its limits

Fichiers trop lourds, formules fragiles, copier-coller à répétition : au-delà d’un certain volume, Excel ralentit l’analyse au lieu de l’aider.

Heavy files, fragile formulas, endless copy and paste: past a certain volume, Excel slows your analysis down instead of helping it.

02

Des analyses reproductiblesReproducible analysis

Un carnet Python garde la trace de chaque étape. Le mois suivant, il suffit de le relancer sur les nouvelles données, sans erreur de manipulation.

A Python notebook keeps track of every step. Next month, you just rerun it on the new data, with no manual handling errors.

03

Un tremplin vers l’IAA stepping stone to AI

Python est la langue commune de l’analytique et de l’apprentissage automatique. Le maîtriser ouvre la porte aux projets plus ambitieux.

Python is the common language of analytics and machine learning. Learning it opens the door to more ambitious projects.

ObjectifsObjectives

À la fin,By the end, vous saurez…you will be able to…

  1. Utiliser un environnement de carnets pour écrire et exécuter du code PythonWork in a notebook environment to write and run Python code
  2. Importer et nettoyer des données provenant de fichiers et de bases de donnéesLoad and clean data from files and databases
  3. Transformer et agréger des données avec pandasTransform and aggregate data with pandas
  4. Produire des graphiques clairs pour appuyer une analyseCreate clear charts that support an analysis
  5. Automatiser une analyse récurrente auparavant faite à la mainAutomate a recurring analysis you used to do by hand
En atelierHands-on

L’automatisation d’une de vos analyses récurrentesAutomating one of your recurring analyses

Au fil des trois jours, vous construisez un carnet qui importe, nettoie, analyse et exporte vos données, puis vous le transformez en script réutilisable.

Over the three days, you build a notebook that imports, cleans, analyzes and exports your data, then turn it into a reusable script.

  • Carnet de nettoyage de données réellesNotebook cleaning real-world data
  • Tableaux croisés et indicateurs avec pandasPivot tables and indicators with pandas
  • Graphiques prêts à présenterPresentation-ready charts
  • Script automatisé exportant vers ExcelAutomated script exporting to Excel
En sortant de la formationWhen you leave

Le participant sait nettoyer, analyser et visualiser des données avec Python et automatiser une analyse simple.

Participants can clean, analyze and visualize data in Python and automate a simple analysis.

ProgrammeProgram

Le programme,The program, module par module.module by module.

  1. 01
    Module 1Module 1

    Prise en mainGetting started

    • Carnets Jupyter et bonnes habitudesJupyter notebooks and good habits
    • Types, variables et structures de baseTypes, variables and basic structures
    • Lire un fichier Excel ou CSVReading an Excel or CSV file
  2. 02
    Module 2Module 2

    Nettoyer et transformerCleaning and transforming

    • Valeurs manquantes et doublonsMissing values and duplicates
    • Filtres, jointures et colonnes calculéesFilters, joins and calculated columns
    • Dates et textesWorking with dates and text
  3. 03
    Module 3Module 3

    AnalyserAnalyzing

    • Regroupements et tableaux croisésGroup-bys and pivot tables
    • Statistiques descriptivesDescriptive statistics
    • Repérer les anomaliesSpotting outliers
  4. 04
    Module 4Module 4

    Visualiser et partagerVisualizing and sharing

    • Graphiques avec matplotlib et seabornCharts with matplotlib and seaborn
    • Choisir le bon graphiquePicking the right chart
    • Exporter les résultats vers ExcelExporting results to Excel
  5. 05
    Module 5Module 5

    AutomatiserAutomating

    • Transformer un carnet en scriptTurning a notebook into a script
    • Se connecter à une base SQLConnecting to a SQL database
    • Projet intégrateurCapstone project
Infos pratiquesPractical info

ModalitésHow it et organisation.works.

DuréeDuration

Trois joursThree days · ajustable en intra · adjustable in-house

FormatsFormats

Inter-entreprisesPublic sessions
Intra-entrepriseIn-house
IndividuelOne-on-one

ModalitésDelivery

Présentiel : dans nos locaux ou dans les vôtresIn person: at our offices or yours
À distance : en classe virtuelle, en directOnline: live virtual classroom

Public viséAudience

  • Analystes d’affaires et utilisateurs avancés d’ExcelBusiness analysts and Excel power users
  • Professionnels de la finance, des opérations ou de la rechercheFinance, operations and research professionals
  • Futurs analystes de donnéesAspiring data analysts

PrérequisPrerequisites

  • Être à l’aise avec ExcelComfortable with Excel
  • Aucune expérience de programmation requiseNo programming experience needed

PédagogieTeaching approach

  • Exercices progressifs sur des jeux de données réalistesStep-by-step exercises on realistic datasets
  • Projet intégrateur basé sur une tâche récurrente de votre travailCapstone project based on a recurring task from your own job
  • Carnets corrigés et commentés remis aux participantsAnnotated solution notebooks to keep

ÉvaluationAssessment

Évaluation des acquis par des exercices pratiques et attestation de participation remise en fin de formation.Skills are assessed through hands-on exercises, and a certificate of attendance is issued at the end.

AccessibilitéAccessibility

Besoin d’une adaptation ? Dites-le-nous : nous ajustons le rythme, les supports ou la salle.Need an accommodation? Let us know: we adapt the pace, materials or room.
SOVotre formateur ou formatriceYour trainer

Samuel Ouellet

Scientifique de données principal

Principal data scientist

Il conçoit des modèles et des assistants d’IA générative utiles, sécurisés et suivis en production.

He builds useful, secure generative AI assistants and models that are monitored in production.

  • PythonPython
  • Apprentissage automatiqueMachine learning
  • IA générativeGenerative AI
  • ÉvaluationEvaluation
Mon rapport de fin de mois me prenait une demi-journée de copier-coller. Je l’ai automatisé pendant le projet intégrateur et je l’utilise depuis chaque mois.My month-end report used to take half a day of copy and paste. I automated it during the capstone project and I have used it every month since.
Analyste financière, coopérativeFinancial Analyst, cooperative
FAQ

Vos questions,Your questions, nos réponses.our answers.

Une autre question ? Écrivez-nous dans le formulaire de demande, nous répondons rapidement.

Another question? Write to us in the request form, we reply quickly.

Je n’ai jamais programmé, est-ce que je vais suivre ?I have never coded. Will I be able to keep up?

Oui. La formation est conçue pour les utilisateurs d’Excel sans expérience de programmation. Les exercices sont progressifs et chaque notion est reliée à son équivalent dans Excel.

Yes. The course is designed for Excel users with no programming experience. Exercises build gradually and every concept is linked to its Excel equivalent.

Quels logiciels faut-il installer ?What software do I need to install?

Aucun au départ : un environnement de carnets prêt à l’emploi est fourni. En fin de formation, nous montrons comment installer Python et les bibliothèques sur votre poste.

None to start: a ready-to-use notebook environment is provided. At the end, we show you how to install Python and its libraries on your own computer.

Quelle formation suivre ensuite ?Which course should I take next?

Pour aller vers la prédiction, la formation Apprentissage automatique appliqué avec Python et Dataiku est la suite naturelle, après quelques mois de pratique.

To move on to prediction, Applied Machine Learning with Python and Dataiku is the natural next step, after a few months of practice.

Peut-on adapter cette formation à notre équipe ?Can this course be adapted to our team?

Oui. En intra, nous ajustons les exemples, la durée et les exercices à vos outils et, si vous le souhaitez, à vos propres données anonymisées.

Yes. In-house, we adjust examples, length and exercises to your tools and, if you wish, to your own anonymized data.

Reçoit-on une attestation ?Do participants receive a certificate?

Une attestation de participation est remise à chaque participant à la fin de la formation.

Each participant receives a certificate of attendance at the end of the course.

DemandeRequest

Organisons cette formationLet’s organize this course pour votre équipe.for your team.

Indiquez-nous votre contexte : nous revenons vers vous avec une proposition de dates, de format et, si besoin, un programme ajusté.

Tell us about your context: we will come back to you with suggested dates, format and, if needed, an adjusted program.

IA et science des donnéesAI and data sciencePython pour l’analyse de donnéesPython for Data AnalysisTrois joursThree days · DécouverteFoundation
  • Réponse rapide d’une personne de l’équipe formationA quick reply from someone on our training team
  • Programme ajusté à vos outils et à vos donnéesProgram adjusted to your tools and data
  • Dans vos locaux, dans les nôtres ou à distanceAt your offices, ours or online
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