Formation modulaire
Python
Python est devenu, en une dizaine d'années, le langage de référence pour l'analyse de données, l'automatisation et la science des données. Sa syntaxe est proche de l'anglais courant, ce qui en fait le langage le plus accessible pour quelqu'un qui n'a jamais programmé. Il est gratuit, fonctionne sur tous les systèmes, et dispose d'une communauté considérable qui produit des bibliothèques pour à peu près tous les besoins.
- Durée
- 5 séances, 18 heures
- Modalité
- Présentiel ou en ligne
- Validation
- Attestation de formation
Investissement65 000 FCFA
À l'issue de la formation, vous saurez
- Travailler dans un carnet Google Colab et installer Anaconda pour les usages hors connexion
- Écrire, exécuter, corriger et documenter un script dans un carnet, en ligne comme hors ligne
- Maîtriser les bases du langage : variables, types, conditions, boucles, fonctions
- Lire et écrire des fichiers Excel, CSV et JSON par le code
- Manipuler une base de données avec la bibliothèque pandas : sélectionner, filtrer, trier, regrouper
- Nettoyer une base : valeurs manquantes, doublons, types incohérents, textes mal saisis
- Fusionner plusieurs sources de données et produire des tableaux de synthèse
- Calculer des statistiques descriptives et réaliser les tests statistiques courants
- Produire des graphiques professionnels avec matplotlib et seaborn
- Automatiser une tâche répétitive : traiter d'un seul coup tous les fichiers d'un dossier
À qui s'adresse la formation
Public cible
La formation est ouverte à toute personne, quelle que soit sa profession : étudiant, chercheur, agent de suivi-évaluation, statisticien, personnel de santé, agent d'une administration, consultant ou salarié du secteur privé. Aucun profil n'est privilégié et le tarif est identique pour tous.
Prérequis
Trois conditions sont nécessaires :
- Justifier d'un niveau BAC+3, licence obtenue ou en cours de dernière année, toutes filières confondues
- À défaut de ce niveau, être déjà familiarisé avec l'analyse de données dans le cadre professionnel : traitement de bases d'enquête, production de statistiques, suivi d'indicateurs
- Disposer d'un ordinateur portable personnel et d'une adresse Gmail, un compte Google étant nécessaire pour accéder aux carnets en ligne
Aucune expérience de la programmation n'est exigée : la formation part du principe que le participant n'a jamais écrit une ligne de code. En revanche, l'exigence de niveau posée ci-dessus n'est pas formelle. En dix-huit heures, il n'est pas possible d'installer à la fois les réflexes logiques de la programmation et la maîtrise de l'analyse de données. Une pratique préalable d'Excel, en particulier des tableaux structurés, des formules et de la fonction SI, constitue le meilleur passeport pour suivre ce parcours confortablement.
Programme détaillé
5 séances · 18 h d'encadrement
- Découverte de Google Colab : ouvrir un carnet, exécuter une cellule, enregistrer sur son compte Google
- Ce que Python permet de faire, et dans quels cas il surpasse nettement Excel
- Le carnet : cellules de code, cellules de texte, exécution, ordre d'exécution et pièges associés
- Écrire et exécuter sa première instruction, afficher un résultat
- Les variables : nommer, affecter, réaffecter, les conventions de nommage
- Les types fondamentaux : nombre entier, nombre décimal, chaîne de caractères, booléen
- Les opérations arithmétiques et les opérations sur les chaînes
- Les commentaires et pourquoi ils comptent plus que le code lui-même
- Lire un message d'erreur : la trace d'exécution, la ligne fautive, le type d'erreur
- Les erreurs de débutant les plus fréquentes et leur correction
- Installation d'Anaconda pour travailler hors connexion, et passage d'un environnement à l'autre
- Exercice guidé : écrire un petit programme de calcul d'indicateurs
- Les listes : créer, accéder par indice, découper, ajouter, supprimer, parcourir
- Les dictionnaires : la logique clé-valeur et ses usages concrets
- Les tuples et les ensembles, et quand ils sont préférables
- Les conditions : si, sinon si, sinon, et la construction d'un test lisible
- Les opérateurs de comparaison et les opérateurs logiques
- La boucle pour : répéter un traitement sur chaque élément d'une collection
- La boucle tant que et le risque de boucle infinie
- Les fonctions : définir, appeler, passer des paramètres, retourner un résultat
- Pourquoi écrire une fonction plutôt que recopier trois fois le même bloc
- Les bibliothèques : importer, utiliser, comprendre la notation pointée
- Lire et écrire un fichier texte, un fichier CSV, un fichier Excel
- Parcourir automatiquement tous les fichiers d'un dossier
- Gérer proprement une erreur avec une structure d'exception
- Exercice guidé : automatiser le traitement identique de douze fichiers mensuels
- La bibliothèque pandas et la notion de tableau de données
- Importer une base depuis Excel, CSV, JSON, ou depuis une adresse web
- Les pièges de l'import : encodage, séparateur, ligne d'en-tête, types mal détectés
- Explorer une base : dimensions, aperçu des premières lignes, types de colonnes, résumé statistique
- Sélectionner une colonne, plusieurs colonnes, une plage de lignes
- Filtrer les observations selon une ou plusieurs conditions
- Trier sur une ou plusieurs colonnes
- Créer une nouvelle colonne calculée à partir des autres
- Recoder une variable et regrouper une variable continue en classes
- Appliquer une fonction personnalisée à toute une colonne
- Repérer et traiter les valeurs manquantes : compter, supprimer, remplacer
- Détecter et supprimer les doublons
- Nettoyer du texte : espaces superflus, casse, accents, caractères parasites
- Convertir des dates et extraire l'année, le mois, le jour de la semaine
- Regrouper et agréger : la logique du regroupement par catégorie
- Construire un tableau croisé dynamique en une ligne de code
- Fusionner deux bases par une clé commune, empiler plusieurs fichiers
- Exporter le résultat vers Excel en plusieurs feuilles
- Exercice guidé : nettoyer et synthétiser une base d'enquête de plusieurs milliers de lignes
- Les statistiques descriptives avec pandas : effectifs, pourcentages, moyennes, dispersion
- Les statistiques par sous-groupe et les tableaux de synthèse multi-niveaux
- La bibliothèque numpy et le calcul sur de grands volumes
- Les tests statistiques avec scipy : khi-deux, test t, ANOVA, corrélation
- Lire correctement une valeur p et rédiger la phrase d'interprétation
- Introduction à la régression linéaire et à la lecture de ses coefficients
- La visualisation avec matplotlib : figure, axes, titres, légendes
- Les graphiques essentiels : barres, courbes, histogramme, boîte à moustaches, nuage de points
- La bibliothèque seaborn et les graphiques statistiques en une ligne
- Comparer plusieurs groupes sur un même graphique
- Les règles de lisibilité : palette, échelle, densité d'information, titres explicites
- Exporter un graphique en image haute résolution pour un rapport ou une présentation
- Générer automatiquement une série de graphiques, un par région ou par catégorie
- Assembler un rapport d'analyse reproductible dans un seul carnet
- Exercice guidé : produire l'analyse complète et illustrée d'une base réelle, du fichier brut au rapport
- Présentation d'un cas complet et réaliste, commun à tout le groupe
- Cadrage collectif : quelles étapes de traitement, dans quel ordre, avec quelles bibliothèques
- Écriture du script étape par étape, chaque participant codant sur son propre poste
- Points d'arrêt réguliers pour comparer les solutions produites et discuter les approches divergentes
- Correction collective des erreurs rencontrées, la lecture du code des autres étant l'un des meilleurs leviers d'apprentissage
- Documentation et mise en forme du script pour qu'il reste réutilisable
- Adaptation guidée du script à un second jeu de données, pour vérifier qu'il est réellement générique
- Le formateur ou la formatrice circule entre les postes tout au long de la séance
- Synthèse finale : la démarche type à reproduire face à n'importe quel nouveau fichier
Évaluation et certification
Il n'y a pas d'évaluation finale dans ce parcours. La formation étant courte et intensive, elle vise l'acquisition d'une pratique, non la validation d'un niveau par examen.
Une attestation de formation est remise à chaque participant à l'issue de la cinquième séance. Elle est délivrée par Waaldé Impact, signée par le formateur ou la formatrice, et mentionne l'intitulé de la formation, le volume horaire de 18 heures, la période et la liste des modules suivis.
Prochaines sessions
Prochaines dates en préparation
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Questions fréquentes
65 000 FCFA par participant. Pour former une équipe ou une organisation, le tarif est établi sur devis.
5 séances, 18 heures.
Oui : vous pouvez la suivre en présentiel ou en ligne, selon votre choix.
Trois conditions sont nécessaires : justifier d'un niveau BAC+3, licence obtenue ou en cours de dernière année, toutes filières confondues ; à défaut de ce niveau, être déjà familiarisé avec l'analyse de données dans le cadre professionnel : traitement de bases d'enquête, production de statistiques, suivi d'indicateurs ; disposer d'un ordinateur portable personnel et d'une adresse Gmail, un compte Google étant nécessaire pour accéder aux carnets en ligne ; aucune expérience de la programmation n'est exigée : la formation part du principe que le participant n'a jamais écrit une ligne de code. En revanche, l'exigence de niveau posée ci-dessus n'est pas formelle. En dix-huit heures, il n'est…
Une attestation de participation est remise à l'issue de la formation.
Remplissez la demande d'inscription en ligne : aucun paiement n'est demandé sur le site. Le cabinet examine votre dossier, puis vous contacte pour confirmer votre place et les modalités de paiement. Aucune session n'est programmée pour le moment : laissez votre email sur cette page pour être prévenu de l'ouverture des inscriptions.
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