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Nau executive

Visualisation des données avec Python

Initiation aux techniques et outils de visualisation des données avec Python pour une meilleure interprétation des résultats analytiques.
Instructeur
NAU Executive
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  • Description
  • Examens
I will teach you sql, python, machine learning and data science.jpg

🎯 Objectifs Professionnels

Cette formation permet d’acquérir les compétences nécessaires pour :

  • Comprendre l’importance de la visualisation des données dans la prise de décision et la communication des résultats

  • Maîtriser les bibliothèques Python les plus utilisées en data visualisation :
    Matplotlib, Seaborn, Plotly

  • Créer des visualisations interactives, dynamiques et percutantes

  • Concevoir des tableaux de bord visuels, compréhensibles et orientés utilisateur


🧠 Méthodes Pédagogiques

  • Exercices pratiques progressifs, axés sur la manipulation réelle de données

  • Mini-projets appliqués à des cas concrets issus de différents domaines (finance, marketing, ingénierie, etc.)

  • Alternance entre théorie concise et mise en application immédiate


🧪 Modalités d’Évaluation

  • Évaluation continue via des mini-projets réalisés individuellement ou en groupe

  • Présentations orales des visualisations et retours personnalisés du formateur


👥 Public Cible

  • Analystes de données, data scientists débutants

  • Développeurs, ingénieurs ou professionnels souhaitant intégrer la visualisation dans leurs projets

  • Toute personne manipulant des données et souhaitant rendre l’information visuelle et impactante


🧩 Prérequis

  • Connaissances de base en Python

  • Compréhension des notions fondamentales en statistiques (moyennes, distributions, corrélations)


📅 Déroulement du Programme

  • Durée totale : 30 heures

  • Rythme : Sessions en présentiel ou en ligne, réparties en fonction des disponibilités

  • Modalité : Formation flexible, adaptée au rythme des professionnels


📘 Contenu du Programme

  1. Introduction à la visualisation de données

    • Objectifs, enjeux et erreurs courantes

  2. Graphiques avec Matplotlib

    • Courbes, barres, histogrammes, personnalisation

  3. Visualisation avec Seaborn

    • Analyse statistique, heatmaps, pairplots, distributions

  4. Visualisations interactives avec Plotly

    • Dashboards dynamiques, exploration de données

  5. Création de tableaux de bord

    • Outils d’intégration, layout, filtres et navigation

  6. Bonnes pratiques en data visualisation

    • Lisibilité, choix des couleurs, storytelling visuel


🌟 Points Forts de la Formation

  • Approche pratique et orientée projet

  • Utilisation des outils standards du marché, recherchés par les employeurs

  • Formation centrée sur l’applicabilité en entreprise

  • Possibilité de personnalisation du contenu selon les besoins sectoriels