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PYTHON Data Management Mixte : présentiel / à distance
Dernière mise à jour : 18/06/2026
Vous souhaitez utiliser les outils de la bibliothèque Pandas pour la gestion de données ? Découvrez notre formation Python - Data management.
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Public visé
- Personnes souhaitant apprendre à gérer des données avec Python à l'aide des outils des bibliothèques Pandas et NumPy.
Prérequis
- Cette formation nécessite de posséder des bases de programmation en Python.
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, l'apprenant sera capable de :
- Utiliser les différents composants de l'interface Python
- Utiliser les outils de la bibliothèque Pandas pour la gestion de données
- Construire, déclarer et manipuler les objets Python (DataFrame, Series, …)
- Construire des graphiques avec la bibliothèque Matplotlib
Contenu de la formation
Jour 1 – Matin
Introduction
- Présentation de Python : Historique
- Pourquoi utiliser Python ?
- Le langage de programmation
- Installation de Python
- Description de l'environnement et de l'interface de Python
Syntaxe du langage Python
- Conventions et règles
- Définition des blocs et des commentaires
- Les différents types de données
- Les variables
- Les différentes manipulations des types de données de base : numérique et chaîne de caractères
- Les structures conditionnelles
- Les opérateurs de comparaisons
- Les boucles : While et For
- Les fonctions
Importation de données
- Chemin d'accès
- Copier-coller
- Fichiers Excel
Jour 1 – Après-midi
Définition des données en Python
- Notion de variable
- Création de variables
- Les différents types de données en Python
- Qu'est-ce qu'un « type » de données ?
- Définition des types de données
- Quels sont les différents types de manipulation de données en Python ?
- Les différentes structures d'objet
La bibliothèque NumPy
- Présentation et outils de la bibliothèque
- Importation de la bibliothèque
Jour 2 – Matin
La bibliothèque Pandas
- Présentation et outils de la bibliothèque
- Importation de la bibliothèque
Manipulation des vecteurs et des matrices avec la bibliothèque NumPy
- Manipulation des vecteurs de création et d'extraction
- Calculs vectoriels
- Manipulation des matrices de création et d'extraction
- Calculs matriciels
Les Index
- Définition d'un Index
- Manipulation de base d'un ou plusieurs Index
Jour 2 – Après-midi
Les Series
- Définition d'une Serie
- Manipulation de base d'une ou plusieurs Series
- Opération sur les Series
Les DataFrame
- Définition d'un DataFrame
- Construction et déclaration d'un DataFrame
- Caractéristiques d'un DataFrame Type
- Caractéristique d'un DataFrame Structure
- Manipulation des variables
- Accès et extraction des données
- Par nom de variable
- Par les indices
- Opérations sur les variables
Gestion de DataFrame
- Tri et filtre
- Utilisation des boucles
- Croisement de variables : Création d'un tableau récapitulatif
- Opérations selon une ou plusieurs variables de groupement
- Construction de variables calculées
- Manipulation de plusieurs DataFrame
- Jointure
- Concaténation
Gestion de données manquantes
- Recherche des données manquantes
- Suppression des données manquantes
- Imputation de données manquantes
- Remplacement des données manquantes
Création de graphiques avec les outils de la bibliothèque Matplotlib
- Présentation et importation de la bibliothèque Matplotlib
- Les différents types de graphiques
- Réalisation des graphiques :
- Histogramme
- Courbe
- Boxplot
- Scatterplot
- Diagramme en secteurs
- Gestion et visualisation des graphiques
Compétences acquises à l'issue de la formation
- Utiliser les différents composants de linterface Python
- Utiliser les outils de la bibliothèque Pandas pour la gestion de données
- Construire, déclarer et manipuler les objets Python (DataFrame, Series, )
- Construire des graphiques avec la bibliothèque Matplotlib
Modalités pédagogiques
- Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis de mises en autonomie.
- Exercices autonomes et réguliers pour assurer l'assimilation
Moyens et supports pédagogiques
Votre formation a lieu en présentiel :
- 1 vidéoprojecteur par salle
- 1 ordinateur
Votre formation se déroule à distance avec :
- 1 ordinateur
- 1 connexion Internet
- 1 adresse e-mail valide
- 1 équipement audio (micro et enceintes ou casque)
- 1 Webcam (facultatif – dans l'idéal)
- 1 deuxième écran (facultatif – dans l'idéal)
Votre formation se déroule sur notre plate-forme de formation avec :
- 1 ordinateur
- 1 connexion Internet
- 1 adresse e-mail valide
- 1 équipement audio (micro et enceintes ou casque - facultatif)
Support stagiaire :
À l'issue de la formation, les exercices et travaux pratiques réalisés, leurs corrigés ainsi qu'un support de cours dématérialisé sera fourni à chaque stagiaire par e-mail ou via la plate-forme FOAD.
Modalités d'évaluation et de suivi
L'acquisition des compétences de la formation se fait à travers le suivi du formateur tout au long de la formation (séquences synchrones et asynchrones). Elle s'appuie également sur la réalisation d'exercices et de TP. Enfin, des quiz s'ajoutent aux différents outils de validation de l'acquisition des compétences visées. Une évaluation est systématiquement réalisée par chaque stagiaire, à l'issue de la formation.
Profil du formateur
Nos formateurs sont certifiés à l'issue d'un parcours organisé par nos soins. Ils bénéficient d'un suivi de maintien et d'évolution de leurs compétences aussi bien au niveau technique que pédagogique.
Chacun de nos formateurs a bénéficié d'une formation spécifique à l'animation de classe virtuelle et à l'utilisation des solutions de formation à distance du Groupe ARKESYS.
Chacun de nos formateurs a bénéficié d'une formation spécifique à l'animation de classe virtuelle et à l'utilisation des solutions de formation à distance du Groupe ARKESYS.
Informations sur l'accessibilité
Cette formation est accessible à toute personne en situation de handicap. Notre référent handicap prendra contact avec les stagiaires concernés pour adapter l'animation à leurs besoins et rendre l'apprentissage accessible à tous. Enfin, nos centres de formation sont accessibles aux personnes à mobilité réduite.