Cette formation présente une méthode concrète pour transformer des données brutes en indicateurs clés. Les participants apprennent à manipuler des jeux de données professionnels, à réaliser des analyses descriptives et inférentielles, et à visualiser les résultats avec Python. Aucune expertise mathématique poussée n'est requise. Les cas pratiques s'appuient sur des données issues de l'activité réelle des entreprises. À l'issue de la session, les apprenants disposent des compétences nécessaires pour automatiser une partie de leur reporting et enrichir leurs processus décisionnels.
Toute personne amenée à analyser des données dans un contexte professionnel et souhaitant automatiser une partie de ses processus d'analyse.
Connaissances basiques en informatique (navigation dans un système de fichiers, utilisation d'un tableur). Pas de compétences en programmation exigées.
Introduction aux bibliothèques Python pour l'analyse statistique (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn). Importation et nettoyage de données à partir de fichiers CSV ou Excel. Calcul d'indicateurs clés : moyennes, médianes, écarts-types, fréquences. Réalisation d'analyses descriptives et d'exploration de données. Création de visualisations graphiques adaptées aux besoins métiers. Étude de cas : analyse d'un jeu de données commercial pour identifier des tendances et corrélations. Initiation aux tests statistiques simples (comparaisons de moyennes, ANOVA) et à leur interprétation business. Export des résultats sous forme de rapports automatisés.
Évaluation continue par des exercices pratiques et une étude de cas finale. Remise d'une attestation de formation.
Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO.