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Data Science

Introduction à l'Analyse de Données

Apprenez les fondamentaux de l’analyse de données avec Python à travers une approche progressive, pratique et orientée métier. Cette formation vous permettra de maîtriser les bases de Python, la manipulation de données avec Pandas, le nettoyage des données, l’analyse exploratoire, la visualisation, les statistiques descriptives et l’utilisation de SQL pour interroger des bases de données. À travers des cas pratiques et un projet final guidé, vous développerez les compétences nécessaires pour transformer des données brutes en informations exploitables, produire des indicateurs pertinents et présenter vos résultats de manière claire pour faciliter la prise de décision.

Débutant 75 heures 10 modules Esperant KONZO +80 % de pratique, 10 modules, projet final inclus 10 modules Aucun avis pour le moment

49

Leçons

2

Quiz et évaluations

34

Exercices et labs

Ce que vous allez apprendre

À l’issue de cette formation, les apprenants seront capables de comprendre les fondamentaux de l’analyse de données, d’utiliser Python pour manipuler des jeux de données, de nettoyer et préparer des données brutes, de réaliser une analyse exploratoire, de produire des visualisations pertinentes et d’interpréter les résultats dans une logique décisionnelle.
Ils sauront également utiliser les principales bibliothèques Python comme Pandas, NumPy, Matplotlib et Seaborn, interroger des données avec SQL, construire des indicateurs de performance et restituer les résultats d’une analyse sous forme de rapport ou de présentation professionnelle.

Public cible

Étudiants, jeunes diplômés, professionnels en reconversion, entrepreneurs, analystes débutants, cadres métiers et toute personne souhaitant acquérir des compétences pratiques en analyse de données avec Python.
Cette formation s’adresse particulièrement aux profils qui veulent apprendre à exploiter des données pour prendre de meilleures décisions, automatiser des analyses ou évoluer vers les métiers de la data science, de la business intelligence ou de l’intelligence artificielle.

Prérequis

Aucune expérience avancée en programmation n’est exigée. Une bonne maîtrise de l’ordinateur, des notions de base en bureautique et un intérêt pour les données, les statistiques ou l’analyse métier sont recommandés.
Des connaissances élémentaires en mathématiques ou en logique seront utiles, mais les concepts essentiels seront introduits progressivement pendant la formation.

Programme

Le contenu de la formation

Un parcours séquencé pour progresser avec méthode. Le détail des leçons est visible ci-dessous ; leur contenu s'ouvre après inscription.

1

Module 1 : Les bases de Python pour la Data Science

Ce module introduit les fondamentaux du langage Python appliqué à l’analyse de données. Les apprenants découvrent les variables, les types de données, les structures conditionnelles, les boucles, les fonctions et les bibliothèques essentielles utilisées en data science. L’objectif est de construire une base solide pour manipuler, automatiser et analyser des données avec Python.

8 leçon(s)1 quiz/test(s)7 exercice(s)/lab(s)
2

Module 2 : Manipulation de données avec Pandas

Ce module permet de maîtriser les opérations essentielles de manipulation de données avec la bibliothèque Pandas. Les participants apprennent à importer des fichiers, explorer des DataFrames, filtrer les données, sélectionner des colonnes, créer de nouvelles variables, regrouper les observations et effectuer des transformations simples. Ce module constitue le cœur technique de l’analyse de données en Python.

7 leçon(s)1 quiz/test(s)7 exercice(s)/lab(s)
  • 2.1 L’architecture de Pandas — Séries et DataFrames.
  • 2.2 Importer et exporter des données avec Pandas
  • 2.3 Inspection et exploration initiale d’un DataFrame
  • 2.4 Sélectionner et filtrer les données avec Pandas
  • 2.5 Transformer, nettoyer et créer de nouvelles variables avec Pandas
  • 2.6 Agréger et regrouper les données
  • 2.7 Techniques de Manipulation des données
3

Module 3 : Nettoyage et préparation des données

Ce module est consacré à la préparation des données avant analyse. Les apprenants étudient les méthodes de traitement des valeurs manquantes, des doublons, des erreurs de saisie, des formats incohérents et des variables mal structurées. L’objectif est de rendre les données fiables, cohérentes et exploitables pour produire des analyses robustes.

4 leçon(s)4 exercice(s)/lab(s)
  • 3.1 Comprendre les anomalies et la qualité des données
  • 3.2 Analyse avancée des valeurs manquantes
  • 3.3 Doublons exacts, doublons partiels et déduplication intelligente
  • 3.4 Nettoyage avancé des textes et des catégories
4

Module 4 : Analyse exploratoire des données — EDA

Ce module introduit les techniques d’analyse exploratoire permettant de comprendre la structure d’un jeu de données. Les participants apprennent à analyser les distributions, identifier les tendances, détecter les valeurs aberrantes, étudier les relations entre variables et formuler des hypothèses analytiques. L’EDA permet de transformer les données brutes en premières informations décisionnelles.

6 leçon(s)5 exercice(s)/lab(s)
  • 4.1 La démarche de l'analyse exploratoire (EDA)
  • 4.2 Analyser les distributions des variables numériques
  • 4.3 Explorer les variables catégorielles et les fréquences
  • 4.4 Détecter et interpréter les valeurs aberrantes
  • 4.5 Étudier les relations entre variables
  • 4.6 Synthèse de l'EDA : formuler des hypothèses analytiques
5

Module 5 : Visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn

Ce module apprend aux participants à représenter les données sous forme de graphiques clairs et interprétables. Ils découvrent les graphiques en barres, histogrammes, courbes, nuages de points, boxplots et matrices de corrélation. L’objectif est de développer une capacité à communiquer visuellement les résultats d’analyse de manière efficace et professionnelle.

4 leçon(s)4 exercice(s)/lab(s)
  • 5.1 Comprendre le rôle de la visualisation dans l’analyse de données
  • 5.2 Graphiques de base avec Matplotlib
  • 5.3 Visualisations statistiques avec Seaborn
  • 5.4 Visualisation claire, professionnelle et interprétable
6

Module 6 : Statistiques descriptives pour l’analyse de données

Ce module présente les concepts statistiques fondamentaux nécessaires à l’analyse de données. Les apprenants étudient les mesures de tendance centrale, de dispersion, les quartiles, les corrélations et les distributions. Ce module permet de mieux interpréter les comportements observés dans les données et de produire des synthèses statistiques pertinentes.

4 leçon(s)2 exercice(s)/lab(s)
  • 6.1 Mesures de tendance centrale
  • 6.2 Mesures de dispersion et de position
  • 6.3 Corrélation et relations entre variables numériques
  • 6.4 Synthèse statistique et comparaison de groupes
7

Module 7 : Introduction aux bases de données et SQL

Ce module initie les apprenants à l’interrogation des bases de données relationnelles avec SQL. Ils apprennent à sélectionner, filtrer, trier, agréger et joindre des données issues de plusieurs tables. L’objectif est de leur permettre d’extraire efficacement les données nécessaires à une analyse depuis une base structurée.

4 leçon(s)2 exercice(s)/lab(s)
  • 7.1 Comprendre les bases de données relationnelles
  • 7.2 Interroger une table avec SELECT
  • 7.3 Agréger et regrouper avec GROUP BY
  • 7.4 Joindre des tables et travailler avec Python
8

Module 8 : Analyse de données métier et indicateurs de performance

Ce module met l’accent sur l’interprétation des données dans un contexte business. Les participants apprennent à construire des indicateurs clés de performance, analyser des tendances, comparer des segments et produire des recommandations orientées décision. L’objectif est de relier l’analyse technique aux besoins opérationnels d’une organisation.

4 leçon(s)2 exercice(s)/lab(s)
  • 8.1 Comprendre les indicateurs clés de performance (KPI)
  • 8.2 Construire les KPI commerciaux avec Pandas
  • 8.3 Comparer des segments et analyser des tendances
  • 8.4 Des analyses aux recommandations
9

Module 9 : Projet pratique d’analyse de données

Ce module permet aux apprenants de mobiliser l’ensemble des compétences acquises à travers un cas pratique complet. Ils travaillent sur un jeu de données réel ou simulé, depuis l’importation jusqu’à la restitution finale. Le projet couvre le nettoyage, l’exploration, la visualisation, l’analyse statistique et la présentation des résultats.

4 leçon(s)1 exercice(s)/lab(s)
  • 9.1 Cadrer le projet d'analyse
  • 9.2 Préparer les données du projet
  • 9.3 Explorer, analyser et répondre aux questions
  • 9.4 Conclure, recommander et livrer
10

Module 10 : Restitution et storytelling avec les données

Ce module forme les participants à la communication des résultats d’analyse. Ils apprennent à structurer un rapport, sélectionner les graphiques pertinents, formuler des messages clairs et présenter des recommandations compréhensibles par des décideurs. L’objectif est de transformer une analyse technique en support d’aide à la décision.

4 leçon(s)
  • 10.1 Les principes du storytelling avec les données
  • 10.2 Choisir le bon graphique pour le bon message
  • 10.3 Structurer un rapport d'analyse professionnel
  • 10.4 Présenter à l’oral et défendre ses résultats

Avis des apprenants

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Intervenants

Des experts pour accompagner votre progression

Des professionnels passionnés par la transmission, la Data et l’intelligence artificielle appliquée.

Portrait de Anderson DENART

Anderson DENART

CEO & AI / ML Engineer

Anderson Denart est Data Scientist et AI Engineer, fondateur et CEO de Accurametrics Data Solutions. Spécialisé en intelligence artificielle appliquée, machine learning, NLP, scoring, computer vision et déploiement de solutions data, il accompagne les entreprises dans la transformation de leurs données en leviers de performance mesurables. Son expertise couvre la conception de modèles prédictifs, l’automatisation de processus décisionnels, la création de dashboards intelligents et l’industrialisation de solutions IA orientées métier. Fort d’expériences en data science, scoring bancaire, économétrie et business intelligence, il combine rigueur statistique, vision stratégique et maîtrise technique pour développer des solutions fiables, scalables et directement exploitables par les organisations.

Portrait de Josué THELISSAINT

Josué THELISSAINT

Academic Director /Financial Economist, PhD

Josué Thélissaint est docteur en économie financière, économiste financier et decision scientist, avec une expertise à l’intersection de la finance quantitative, de l’analyse économique, des cryptomarchés et de la DeFi. Son profil se distingue par une double maîtrise : une solide formation académique en ingénierie économique et financière, statistiques et économie appliquée, ainsi qu’une compétence technique en développement informatique et exploitation de données. Cette combinaison lui permet d’aborder les problématiques financières avec une approche rigoureuse, analytique et orientée décision. Il intervient sur des sujets complexes liés à la modélisation économique, à l’analyse des marchés financiers, à l’évaluation des risques et à l’aide à la décision dans des environnements data-driven. Son parcours reflète un positionnement hybride rare, capable de relier la recherche académique, la finance moderne et les technologies émergentes.

Portrait de Joseph Kokouvi DJAFON

Joseph Kokouvi DJAFON

Doctorant en Economie

Joseph Kokouvi Djafon possède un parcours académique solide en économie, statistiques et économétrie. Actuellement doctorant en économie à l’Université de Strasbourg, il a auparavant obtenu un master en statistiques et économétrie dans la même université, où il s’est distingué comme major de promotion. Son profil combine une forte expertise quantitative avec des compétences en économétrie avancée, séries temporelles, données de panel, programmation, gestion de données, web scraping et machine learning avec Python. Il dispose également d’une formation approfondie en économie du développement acquise à l’Université de Lomé, où il a aussi obtenu d’excellents résultats académiques.

Portrait de Esperant KONZO

Esperant KONZO

AI / ML Engineer

Esperant Konzo est un AI/ML Engineer spécialisé dans la conception d’agents intelligents, l’automatisation des processus et la mise en place d’infrastructures IA à grande échelle. Son expertise couvre les architectures RAG, le Model Context Protocol, les bases vectorielles, les agents conversationnels et les systèmes IA connectés à des bases de connaissances d’entreprise. Il a travaillé sur des cas d’usage à fort impact, notamment la détection de fraude, la conformité LCB-FT, l’automatisation documentaire et le développement d’agents IA pour plus de 100 000 utilisateurs. Co-fondateur de la Bantu Language Initiative, il porte également une vision ambitieuse autour du NLP pour les langues africaines sous-représentées, avec l’objectif de construire une infrastructure IA adaptée à des centaines de millions de locuteurs bantous.

Portrait de Yvens Joseph FLEURIOT

Yvens Joseph FLEURIOT

Consultant en droit de l’IA et des données

Yvens Joseph FLEURIOT est juriste spécialisé en droit du numérique, avec une expertise en protection des données, intelligence artificielle, droit de l’internet et gouvernance des systèmes d’information. Formé en droit haïtien et français, il est titulaire d’un master en droit des affaires spécialisé dans le numérique. Ses compétences juridiques, complétées par des connaissances techniques en conception web et une maîtrise de l’anglais du numérique, lui permettent d’accompagner les organisations sur leurs enjeux de conformité, de gouvernance et d’encadrement juridique des technologies. Son parcours en théologie, histoire et société renforce également sa compréhension des impacts sociaux et éthiques du numérique.

Portrait de Patrick TELEMAQUE

Patrick TELEMAQUE

Economiste / Statisticien

Patrick TELEMAQUE travaille à l’Institut Haïtien de Statistique et d’Informatique (IHSI), où il contribue à la collecte et à l’analyse de données d’entreprises à des fins statistiques et économiques. Économiste et bénéficiaire d’une bourse d’excellence à l’Université Quisqueya, il est également certifié en gestion de projet et en suivi-évaluation. Passionné par la statistique et l’analyse de données, il met son expertise au service de la prise de décision et du développement.