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Python pour la data science

Du premier print à l'analyse d'un vrai jeu de données — apprendre à programmer en pensant données

4,8 (690 notes) 7 900 apprenants FR Débutant Dernière mise à jour 07/2026

Par Salif Sanogo · Ingénieur Machine Learning

Ce que vous allez apprendre

Écrire et exécuter du code Python, et lire les messages d'erreur

Manipuler les types et structures de données : nombres, chaînes, listes, dictionnaires

Maîtriser conditions, boucles et fonctions pour structurer un programme

Utiliser NumPy pour le calcul numérique sur des tableaux

Charger, explorer, nettoyer et agréger des données avec pandas

Visualiser des données avec matplotlib

Mener une analyse complète, d'un fichier brut à une conclusion

Compétences acquises

Python Programmation NumPy pandas Nettoyage de données Analyse de données Visualisation Pensée algorithmique

Programme de la formation

6 sections · 18 leçons · 14h de contenu · 1 leçons offertes en aperçu

Exécuter son premier code 2 min
Variables et types de base 3 min
Calculs et chaînes de caractères 3 min
Lire et comprendre les erreurs 3 min

Les listes 2 min
Dictionnaires, tuples et ensembles 3 min
Prendre des décisions : les conditions 1 min
Répéter : les boucles 3 min

Les fonctions 2 min
Compréhensions de listes et fonctions utiles 2 min
Modules et écosystème Python 2 min

NumPy : le calcul sur des tableaux 2 min
pandas : charger et explorer des données 2 min
pandas : sélectionner, filtrer, nettoyer 3 min
pandas : agréger et grouper 2 min

Visualiser avec matplotlib 2 min
Une analyse complète, de bout en bout 3 min
Bonnes pratiques et la suite : vers le machine learning 4 min

Prérequis

Un ordinateur avec Python installé (ou un environnement en ligne comme un notebook)
Aucune connaissance préalable en programmation
De la curiosité et l'envie de taper le code soi-même, pas seulement de le lire
Environ trois à quatre heures par semaine

Description

Python est devenu le langage de la donnée : accessible aux débutants, et pourtant l'outil des analystes et des scientifiques des données du monde entier. Ce cours vous y forme depuis le tout début, sans supposer aucune connaissance en programmation.

La particularité de ce parcours : il pense « données » dès la première ligne. Vous n'apprendrez pas Python dans l'abstrait, mais avec en tête ce que vous en ferez — lire un fichier, nettoyer un tableau, calculer une moyenne par groupe, tracer un graphique. Les bases du langage (variables, listes, dictionnaires, conditions, boucles, fonctions) sont d'abord posées solidement, car sans elles les bibliothèques de data science restent des boîtes noires. Puis vous découvrez NumPy et surtout pandas, l'outil central de l'analyste, et enfin la visualisation.

Le cours culmine sur un mini-projet : partir d'un fichier de données brut et en tirer une analyse claire. Tout le code est réel, correct et commenté. Chaque chapitre se lit, puis s'exécute : gardez un environnement Python ouvert à côté de vous.

Public cible

Débutants complets en programmation qui visent la data science, l'analyse de données ou, plus tard, le machine learning : étudiants, analystes, gestionnaires, chercheurs, curieux. Aucune expérience de code n'est requise.

Votre formateur

Salif Sanogo Ingénieur Machine Learning

4,8 de note formateur 23 900 apprenants 7 formations 9 ans d'expérience

Ingénieur ML diplômé de Polytechnique, ancien data scientist dans la fintech, spécialiste du déploiement de modèles en production pour les entreprises africaines.