Module 1 — Environnement Data Science et Python avancé
- Configurer un environnement Data Science professionnel (Jupyter, VSCode, conda).
- Maîtriser les structures de données Python avancées (listes, dicts, sets, tuples).
- Utiliser les compréhensions de liste et les générateurs pour le traitement efficace.
- Gérer les fichiers CSV, JSON, Excel et Parquet.
Module 2 — NumPy pour le calcul scientifique
- Créer et manipuler des arrays NumPy multidimensionnels.
- Effectuer des opérations vectorisées et matricielles.
- Utiliser les fonctions statistiques et mathématiques de NumPy.
- Optimiser les performances avec NumPy vs boucles Python.
Module 3 — Pandas pour la manipulation de données
- Maîtriser les DataFrames et Series Pandas.
- Nettoyer et transformer des datasets réels (valeurs manquantes, doublons, types).
- Effectuer des agrégations, jointures et pivots.
- Optimiser les performances Pandas pour les grands datasets.
Module 4 — Visualisation et analyse exploratoire
- Créer des visualisations professionnelles avec Matplotlib et Seaborn.
- Construire des tableaux de bord interactifs avec Plotly.
- Réaliser une analyse exploratoire complète (EDA).
- Communiquer les insights data via des visualisations percutantes.
Module 5 — Préparation des données et pipelines
- Encoder et normaliser les features pour le Machine Learning.
- Gérer les déséquilibres de classes et les outliers.
- Construire des pipelines de préparation avec Scikit-Learn.
- Projet final : analyse complète d'un dataset métier réel avec rapport et visualisations.
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