IA et données en entreprise
Python pour l’analyse des données métier
Cette formation pratique développe des compétences directement applicables en Python pour l’analyse des données métier. Les participants travaillent notamment sur Environnement Python Analytics, ainsi que Travailler avec Pandas DataFrames, ainsi que Nettoyage des données commerciales, puis transforment les méthodes étudiées en outils et actions adaptés à leur environnement professionnel.
Objectifs
- Appliquer les principes et méthodes de environnement python analytics dans un contexte professionnel.
- Appliquer les principes et méthodes de travailler avec pandas dataframes dans un contexte professionnel.
- Appliquer les principes et méthodes de nettoyage des données commerciales dans un contexte professionnel.
- Appliquer les principes et méthodes de analyse exploratoire dans un contexte professionnel.
- Appliquer les principes et méthodes de visualisation avec python dans un contexte professionnel.
- Appliquer les principes et méthodes de flux de travail d'analyse réutilisable dans un contexte professionnel.
Public cible
- Professionnels responsables du domaine concerné
- Managers et superviseurs
- Analystes, coordinateurs et spécialistes
- Équipes projet et amélioration
- Collaborateurs se préparant à des responsabilités élargies
Programme
Une structure claire pour le parcours d'apprentissage.
Programme
Les points du programme sont regroupés dans un seul bloc au lieu de créer un module par ligne.
Module 1 : Environnement Python Analytics
Cahiers, variables, objets et paquets
Chargement des données CSV et tableur
Cellules reproductibles, commentaires et organisation de fichiers
Module 2 : Travailler avec Pandas DataFrames
Sélection, filtrage, tri et renommation
Types de données, valeurs manquantes et duplicata
Création de champs d'affaires calculés
Module 3 : Nettoyage des données commerciales
Normalisation des dates, des catégories et du texte
Résolution des dossiers non valides et incohérents
Combiner des ensembles de données avec fusion et concaténate
Module 4 : Analyse exploratoire
Statistiques descriptives et tableaux de fréquence
Comparaisons par segments et examen aberrant
Mesures de regroupement et de pivotement des entreprises
Module 5 : Visualisation avec Python
Sélection des formulaires de diagramme appropriés
Construire des cartes claires avec des étiquettes et des échelles
Mettre en évidence les tendances, les variations et les exceptions
Module 6 : Flux de travail d'analyse réutilisable
Séparer les intrants, les transformations et les extrants
Vérifications de validation et traitement des erreurs
Résultats d'exportation et explication des limitations analytiques
Supports fournis
- ○ Supports de présentation spécifiques à la formation
- ○ Exercices pratiques et activités animées
- ○ Fiches, check-lists et modèles spécifiques à la formation
- ○ Études de cas appliquées au milieu professionnel
- ○ Certificat de participation 4D délivré par 4D Training & Consultancy
- ○ Support après formation pour les questions de mise en œuvre
Options de formation
Les programmes peuvent être organisés en entreprise, en ligne ou dans un format hybride selon le calendrier, la localisation et les objectifs de vos équipes. Lorsqu'un certificat ou un examen externe est inclus, les règles et frais de certification restent soumis aux politiques de l'organisme certificateur, tandis que 4D assure la formation et l'accompagnement à la préparation.
Pourquoi choisir 4D
4D adapte ce programme au groupe de participants et à leur contexte professionnel. La formation combine des explications structurées, des exercices propres au sujet, des cas réalistes, des outils de travail et un plan d’action afin de faciliter l’application des acquis.
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