Python, SQL, Pandas, R. Coder pour analyser : nettoyer, agréger, modéliser, visualiser. Track adossée à un environnement d'apprentissage interactif intégré.
Public · Analystes débutants, contrôleurs de gestion, chercheurs, professionnels en reconversion.
Ce que vous apprendrez
- Importer, nettoyer et transformer des données en Python avec Pandas
- Écrire des requêtes SQL analytiques avancées (fenêtres, agrégations, jointures)
- Construire des visualisations expressives avec matplotlib, seaborn ou Plotly
- Mettre en œuvre des tests statistiques et régressions en Python et R
- Structurer et documenter un projet d'analyse reproductible
Programme — 8 modules
Python pour l'analyse de données
SQL analytique
Pandas avancé
Visualisation Python : matplotlib, seaborn, Plotly
R et Tidyverse
ggplot2 et grammaire des graphiques
Statistiques en Python avec scipy.stats et statsmodels
Statistiques en R
Ce que vous emportez
- Environnement d'analyse configuré (Python + R + bibliothèques clés)
- Bibliothèque de notebooks par cas d'usage (EDA, régression, visualisation)
- Cheat sheet SQL analytique — 50 patterns courants
- Accès plateforme IMAT137 — sandbox interactif avec données réelles
Ce qu'en disent les apprenants
“J'avais appris Python seul via des tutoriels. Stat Coding m'a appris à structurer mon code comme un professionnel. La différence de lisibilité est immédiate.”
Thomas R.
Analyste données, secteur logistique
“R et ggplot2 ont transformé ma façon de présenter mes données. Les reviewers de mes articles ont remarqué la différence. Une formation qui a un effet direct sur ma carrière.”
Laura D.
Chercheuse en biologie, post-doc
“Le SQL analytique — les fenêtres, les CTEs — c'est ce qui m'avait toujours manqué. Je faisais des contorsions en Python pour des choses que SQL fait en 10 lignes.”
Nathan B.
Data ops, scale-up SaaS
“Python me semblait inaccessible. Le fait que les exercices partent de données business réelles m'a permis de rester focus. Pas de hello world, des vrais problèmes dès le départ.”
Sophie A.
Contrôleur de gestion, groupe hôtelier
“Visualisation Python — j'avais essayé seul et abandonné. Avec un formateur qui explique la grammaire graphique, ça clique en 2h. Les outils ne changent pas, mais la méthode oui.”
Clément M.
Analyste marketing, agence conseil
Accès
Formation non disponible en accès libre. Elle s'ouvre aux apprenants ayant souscrit un parcours ou sur demande directe.
Informations
Compétences acquises
- Importer, nettoyer et transformer des données en Python avec Pandas
- Écrire des requêtes SQL analytiques avancées (fenêtres, agrégations, jointures)
- Construire des visualisations expressives avec matplotlib, seaborn ou Plotly