Optimiser la gestion des données métiers avec Python et Pandas — Montée en compétences | Hezret

De la théorie à la pratique : Optimiser la gestion des données métiers avec Python et Pandas met l'accent sur les cas d'usage réels.

Cette formation unique permet aux participants d'acquérir les compétences essentielles pour manipuler, nettoyer et analyser des jeux de données professionnels avec Pandas. À travers des cas concrets inspirés de situations réelles en entreprise, les stagiaires apprendront à structurer leurs analyses, automatiser des traitements répétitifs et générer des rapports exploitables. Adaptée aux environnements opérationnels, elle combine théorie et exercices pratiques pour une mise en œuvre immédiate des bonnes pratiques.

Objectifs

• Savoir structurer et manipuler des jeux de données complexes avec Pandas", "Automatiser des traitements de données répétitifs", "Maîtriser les fonctions d'agrégation et de filtrage", "Produire des analyses standardisées et reproductibles", "Intégrer Pandas dans des workflows métiers"]

Programme

[{"module": "Introduction et bases de Pandas", "content": "Présentation du module Pandas : structure des DataFrames, types de données, manipulation élémentaire. Installation et vérification de l'environnement. Cas pratique : création d'un DataFrame à partir d'un fichier CSV.", "duration_hours": 1}, {"module": "Nettoyage et préparation des données", "content": "Gestion des valeurs manquantes, filtrage des doublons, conversion des types. Exercices sur des jeux de données réels avec nettoyage progressif. Automatisation des opérations de standardisation.", "duration_hours": 2}, {"module": "Analyse et transformation des données", "content": "Fonctions d'agrégation, groupement, et pivot. Application des méthodes statistiques de base. Création de mesures dérivées. Construction de rapports intermé

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).