Dans vos locaux
Pour ancrer les apprentissages et encourager la dynamique collective.
Formation Data Science – Concepts de base et mise en pratique
Plongez au cœur de la Data Science pour extraire de la valeur de vos données et construire vos premiers modèles prédictifs.
Initiez-vous à l'art de transformer les données en décisions : maîtrisez l'analyse exploratoire, les bases du Machine Learning avec Scikit-Learn, et la manipulation de données avec Pandas et NumPy.
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Chargement et préparation rapide
df = pd.read_csv('data.csv')
X = df[['feature1', 'feature2']]
y = df['target']
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
predictions = model.predict(X_new)Description 
La Data Science est aujourd'hui un levier stratégique majeur pour l'innovation en entreprise. Cette formation d'initiation vous guide à travers le cycle de vie complet d'un projet de données : de la collecte et du nettoyage (data cleaning) à la modélisation statistique. Vous apprendrez à utiliser l'écosystème Python pour explorer des jeux de données, visualiser des tendances et implémenter des algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé. L'objectif est de vous donner une compréhension concrète des concepts mathématiques sous-jacents tout en privilégiant une approche pratique sur des cas d'usage réels.
Les objectifs
Comprendre les enjeux et le rôle de la Data Science dans les organisations.
Connaître les étapes clés d’un projet de data Science.
Manipuler des données pour les explorer et les préparer.
Appliquer les principales techniques d’analyse et de modélisation statistique.
Produire des visualisations pertinentes pour interpréter des résultats.
Public visé
Toute personne souhaitant comprendre les fondamentaux de la Data Science.
Analystes, ingénieurs, chefs de projet ou décideurs impliqués dans des projets de données.
Développeurs ou techniciens souhaitant intégrer des compétences en science des données.
Prérequis
Connaissances de base en informatique et manipulation de données.
Maîtrise de l’utilisation d’un tableur ou d’un langage de programmation simple est un plus (facultatif).
Une première approche des statistiques descriptives est un atout.
Le programme
Jour 1
Matinée
1. Introduction à la Data Science
- Présentation de la discipline : définitions, enjeux, domaines d’application.
- Panorama du cycle de vie des données et d’un projet Data Science.
- Sources de données, types de données et formats courants.
- Rappels de statistiques descriptives essentielles.
- Atelier pratique : exploration d’un jeu de données simple.
Après-midi
2. Préparation et exploration des données
- Importation et nettoyage des données.
- Gestion des valeurs manquantes, des doublons et des formats incohérents.
- Analyse exploratoire : statistiques élémentaires, distributions, corrélations.
- Visualisations de base pour l’interprétation des tendances.
- Exercices dirigés : préparation et analyse d’un dataset réel.
Jour 2
Matinée
3. Modélisation et techniques analytiques
- Introduction aux méthodes de régression linéaire simple.
- Classification basique et compréhension des modèles supervisés.
- Évaluation des modèles : erreurs, validation croisée et métriques principales.
- Mise en pratique : construction et évaluation d’un modèle simple.
Après-midi
4. Visualisation et communication des résultats
- Techniques de visualisation avancées pour raconter les données.
- Choisir les bons graphiques selon les objectifs d’analyse.
- Synthèse des résultats et production de rapports clairs.
- Cas pratique complet : de la donnée brute à la visualisation finale.
- Bilan de la formation et recommandations pour aller plus loin.
Dernière mise à jour : 28 avril 2026
En présentiel ou à distance : à vous de choisir
En classe virtuelle
Pour allier flexibilité et interactions en temps réel avec le formateur.
Dans nos locaux
Pour favoriser la concentration, les échanges et le confort des apprenants.
Les modalités de formation
Suivi et évaluation :
- Recueil des besoins en amont pour identifier les attentes du stagiaire
- Évaluation continue : études de cas et travaux pratiques pendant la formation
- Évaluation finale : questionnaire d'auto-évaluation
Format et encadrement :
- Formation équilibrée alliant théorie et pratique (minimum 50%)
- Sessions en petits groupes (2 à 9 participants) pour un suivi personnalisé
- Émargement par demi-journée et remise d'une attestation de formation
Moyens pédagogiques et techniques :
- Méthodes interactives et suivi des acquis : travaux pratiques, projet fil rouge, mises en situation, démonstrations, QCM…
- Les stagiaires doivent être équipés de leur matériel informatique pour suivre la formation, que ce soit dans nos locaux ou sur site externe.
- Il appartient au client de veiller à ce que le matériel mis à disposition soit conforme aux prérequis techniques indiqués dans le programme de formation.
- Accessibilité : nous informons l'ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d'adapter les sessions en cas de situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes les demandes dans un délai de 48h ouvré.
Conditions et délais d'accès :
- Si l'une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 04 93 65 34 24 ou à l'adresse mail contact@le-code.dev. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d'adapter la formation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis. Les dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.
- Concernant les formations Actions Collectives, l'inscription est possible jusqu'à 24h ouvrées avant le début de la formation.