Big Data Analytics avec Python

Modélisation & Exploration de Données Massives

Formation créée le 13/01/2026.
Version du programme : 4

Type de formation

Mixte

Durée de formation

28 heures (4 jours)

Accessibilité

Oui
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Big Data Analytics avec Python

Modélisation & Exploration de Données Massives


Formation pratique pour maîtriser l’analyse de données massives avec Python, de la préparation des jeux de données à la modélisation prédictive et à la visualisation interactive.

Objectifs de la formation

  • Acquérir les fondamentaux de la data science et du big data en environnement Python
  • Maîtriser les outils de modélisation et d’évaluation d’algorithmes prédictifs
  • Explorer, transformer et analyser de grands jeux de données structurés et non structurés
  • Mettre en œuvre des analyses statistiques, textuelles et visuelles à grande échelle

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Responsables et analystes métiers (marketing, qualité, risque, RH…)
  • Développeurs, chefs de projets, consultants data
Prérequis
  • Connaissances de base en Python (structures, boucles, fonctions)
  • Notions en statistiques descriptives et modélisation

Contenu de la formation

Introduction à la Data Science & à l’environnement Python
  • Rappels Python : structures, librairies (NumPy, pandas, matplotlib)
  • Notebooks interactifs (Jupyter, Google Colab)
  • Présentation des grandes étapes d’un projet data
Préparation & traitement des données volumineuses
  • Nettoyage et exploration (EDA) de datasets massifs
  • Gestion des données manquantes et catégorielles
  • Optimisation mémoire et temps de traitement
  • Chargement depuis CSV, SQL, API, JSON, etc.
Modélisation supervisée
  • Régression linéaire et logistique
  • Arbres de décision, Random Forest, Gradient Boosting
  • Évaluation : courbes ROC, AUC, scores F1, précision/rappel
  • Validation croisée, overfitting, sélection de variables
Modélisation non supervisée
  • Clustering (k-means, DBSCAN, hiérarchique)
  • Réduction de dimension : PCA, t-SNE, UMAP
  • Détection d’anomalies
Analyse de données textuelles (NLP)
  • Nettoyage, tokenisation, lemmatisation
  • Nettoyage, tokenisation, lemmatisation
  • Analyse de sentiments, catégorisation, résumé automatique
Visualisation & restitution des résultats
  • Graphiques interactifs avec seaborn, plotly
  • Dashboarding avec Streamlit ou Dash
  • Data storytelling et communication des résultats

Équipe pédagogique

Nos formations dont animées par des experts reconnus dans leur domaine possédant une expérience sur le terrain significative et des compétences pédagogiques reconnues.

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

  • Questionnaire de positionnement initial
  • Évaluation continue via des exercices pratiques
  • Mini-projet final évalué avec grille de compétences
  • Questionnaire de satisfaction et certificat de réalisation

Ressources techniques et pédagogiques

  • Alternance théorie/pratique sur des cas réels
  • Ateliers guidés de modélisation de bout en bout
  • Utilisation de notebooks interactifs et datasets variés
  • Pédagogie orientée projets avec feedback régulier

Qualité et satisfaction

https://esic-online.com/qualite/

Modalités de certification

Résultats attendus à l'issue de la formation
  • Attestation de réussite
Détails sur la certification
  • Voir catalogue de la certification

Délai d'accès

2 semaines

Accessibilité

Les personnes atteintes de handicap souhaitant suivre cette formation sont invitées à nous contacter directement, afin d’étudier ensemble les possibilités de suivre la formation.