Réaliser ses analyses statistiques avec Python

Objectifs

Apprendre à utiliser le langage Python pour analyser des données. Mettre en œuvre avec Python les méthodes de statistique descriptive, décisionnelle, analyse de la variance, régression linéaire et analyse de données multidimensionnelles.

Programme de la formation

- Introduction et mise en place de l'environnement

• Installation et configuration des environnements (Anaconda, Jupyter Notebook)


• Présentation des bibliothèques Python clés pour les statistiques (Pandas, Matplotlib, Scipy, Statsmodels)

- Manipulation et nettoyage des données

• Chargement et exploration des données avec Pandas
  
  
  
  • Lecture/écriture de fichiers CSV, Excel, JSON
  
  
  • Traitement des données manquantes
  
  
  • Gestion des types de données et transformations
  
  
  
  

- Analyses exploratoires des données (EDA)

• Calculs de statistiques descriptives
  
  
  
  • Moyennes, médianes, quartiles, variance, écart-type
  
  
  • Création de résumés statistiques groupés
  
  
  
  


• Visualisations avec Matplotlib et Seaborn
  
  
  
  • Histogrammes, boxplots, nuages de points
  
  
  
  

- Introduction aux tests statistiques

• Bases des tests d'hypothèses
  
  
  
  • Concepts : p-value, seuils de significativité, hypothèses nulle et alternative
  
  
  
  


• Tests courants avec SciPy
  
  
  
  • Test t (indépendant et pairé)
  
  
  • Tests de normalité (Shapiro-Wilk)
  
  
  • Tests du chi-carré pour les tables de contingence
  
  
  
  


• Interprétation des résultats

- Régression linéaire et introduction à la modélisation

• Introduction aux modèles linéaires
  
  
  
  • Régression linéaire simple avec Statsmodels
  
  
  • Analyse des coefficients et des résidus
  
  
  
  


• Régression multiple
  
  
  
  • Construction d'un modèle avec plusieurs variables explicatives
  
  
  • Validation du modèle (tests de significativité, R²)
  
  
  
  


• Introduction à la régression logistique
  
  
  
  • Concepts de base et mise en œuvre pour les données catégoriques
  
  
  
  

- Découvrir les principales méthodes d'analyse multidimensionnelle des données à l'aide de la bibliothèque Prince

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certificiante

Sortie

Sans niveau spécifique

Code Rome

Modalités pédagogiques

Durée

21 heures en centre

Conventionnement : Non

Financeur(s)

Entreprise

Bénéficiaire de l'action

Public(s)

Salarié, Tout public

Modalités de recrutement et d'admission

Niveau d'entrée : Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation Python – Bases et introduction aux librairies scientifiques ou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent

Modalités d'accès

formation entièrement présentielle

Adresse

33 Rue de la République
69002 - Lyon 2e

Responsable : ASI
Téléphone fixe :
Contacter l'organisme

Contact sur la formation

41 Rue de la Découverte
31670 - Labège

Responsable :
Téléphone fixe : 0972567567
fax :
Site web :
Contacter l'organisme

Contacter l'organisme formateur

Data Value
SIRET: 81837224500014

Responsable : CALAS
Téléphone fixe : 0972567567
Site web :
Contacter l'organisme

du 08/12/2025 au 10/12/2025
débutant le : 08/12/2025

Adresse d'inscription

41 rue de la Découverte
31676 - Labège

Etat du recrutement : Ouvert
Modalités : Entrées / Sorties à dates fixes

Data Value
SIRET : 81837224500014

Adresse

41 Rue de la Découverte
31670 - Labège

Téléphone fixe : 0972567567
Contacter l'organisme