Maîtrise l'analyse avec Python de A à Z!

Obtiens un accès à vie à la formation comprenant 5 modules, 30 chapitres et 1 projet pratique complet et professionnel pour monter rapidement en compétences sur Python.

Ce que tu suivras :

  • 7 modules comprenant + de 30 chapitres :

- Introduction à Python

- Manipulation de données

- Nettoyage des données

- Analyse descriptive

- Tests statistiques

- Créer une pipeline

- Introduction au Machine Learning

  • Vidéos de démonstration

  • Notebooks d'entraînement pour chaque chapitre (Google Collab)

  • 1 cas pratique professionnel incluant la création d'une pipeline de nettoyage et d'analyse complète

  • Tests de connaissance

  • Accès illimité

🎁 Tu obtiendras AUSSI :

  • Un E-Book "Roadmap pour devenir Data Analyst de A à Z" 🎁

  • Un accès privilégié au Discord pour des questions ou demandes d'aide 🎁 Badge "PREMIUM" offert

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"En quelques semaines, tu pourras découvrir et enfin manipuler Python comme un expert, nettoyer, transformer, analyser tes données et créer des pipelines complètes pour n'importe quelles données"

Julien - Le Décodeur - 150k abonnés

J'ai déjà aidé plus de 500 salariés, indépendants, entrepreneurs !

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Ils sont passés de novices à expert en quelques semaines seulement...

Très bonne surprise.

Je recommande pour ceux qui veulent passer à la vitesse supérieure rapidement !

Ce n’est pas une énième formation Python basique : on apprend à réfléchir comme un Data Analyst. Les tests statistiques et l’analyse complète de bout en bout font vraiment la différence. Je recommande clairement.”

Thomas Renaud

Consultant BI / Freelance

Superbe découverte !

"Je partais de zéro en Python et j’avais un peu peur au début.
Finalement, tout est expliqué pas à pas, sans jargon inutile. Les chapitres sur l’indentation, le nettoyage et l’analyse m’ont énormément aidée. Formation rassurante et très bien structurée.”

Claire Dupont

Chargée d’études marketing (reconversion data)

J’avais déjà vu un peu de Python à la fac, mais tout était très théorique.

Cette formation m’a vraiment aidé à comprendre comment utiliser Python concrètement pour analyser des données. Les notebooks sont super bien faits et progressifs. J’ai enfin l’impression de savoir ce que je fais.

Lucas Martin

Étudiant en Master Data Science

Qui suis-je ?

Je m'appelle Julien et je suis Data Analyst, j'aide les entreprises à tirer parti de leurs données.

Après plusieurs années dans un cabinet de conseil Data/Digital, je me lance à mon compte afin de proposer mon expertise en Data Analyse/Data Visualisation/Data Engineering pour des start-ups, des PME ainsi que des grandes entreprises.

J'ai multiplié les expériences sur des projets de toutes tailles, en me positionnant en tant que véritable "problem solver".

Mon terrain de prédilection ? Excel, Python ou encore Power BI...

J'ai construit une communauté de 100 000 personnes sur les réseaux sociaux autour de la data et ses outils.

Plus de 150 000 personnes me suivent sur les réseaux sociaux !

Au programme :

Module 1 : Introduction à Python

  • Python pour la Data Analyse : panorama

  • Variables et types de données

  • Structures de données

  • Indentation

  • Conditions et boucles

  • Fonctions

Module 2 : Manipulation des données

  • Introduction à Pandas et aux Dataframes

  • Sélection et filtrage des données

  • Transformation des données

  • Agrégations et groupby

  • Jointures de données

Module 3 : Nettoyage des données

  • Valeurs manquantes

  • Détection et traitement des doublons

  • Corrections et types de formats

  • Standardisation et nettoyage des valeurs

Module 4 : Analyse descriptive

  • Statistiques descriptives avec Pandas

  • Distribution des variables et visualisations

  • Corrélations et relations entre variables

Module 5 : Tests statistiques

  • Introduction aux tests statistiques

  • Test de normalité

  • Choisir le bon test statistique

  • Test t de comparaison de moyennes

  • Test du χ² (chi-deux)

  • Tests non paramétriques

Module 6 : Se connecter aux données

  • Comprendre l'écosystème des sources de données

  • Connecter Python à une base SQL

  • Travailler avec un Data Warehouse

  • Récupérer des données via API

  • Ecrire en base

  • Sécuriser et industrialiser

Module 7 : Créer une pipeline

  • Structurer une analyse de données de bout en bout

  • Créer des fonctions pour automatiser l’analyse

  • Rendre une analyse reproductible

Le cas pratique final est à inclure dans votre portfolio !

BONUS : Machine Learning

  • Introduction au Machine Learning

  • De l'analyse à la prédiction

  • Régression linéaire

  • Evaluer un modèle de régression

  • Régression logistique

  • Feature engineering pour la régression

  • Hypothèses, limites et bonnes pratiques

  • Projet guidé Machine Learning

BONUS : La boîte à outils

  • Glossaire des fonctions

  • Glossaire des raccourcis utiles

Mes autres programmes :