Manager 4.0 | Python : Analyser & automatiser les données

Parcours Manager 4.0

Python : Analyser & automatiser les données

Pourquoi cette formation ?

Avec TPROJECT, gagnez des heures chaque mois : passez de la manipulation manuelle à un reporting automatisé et fiable !

Parce qu’un Manager Data 4.0 ne peut plus se contenter de manipulations manuelles : il doit préparer, fiabiliser et automatiser ses données pour livrer des résultats réguliers et sans surprises. Cette formation Python vous donne l’autonomie pour transformer des fichiers hétérogènes en tableaux clairs, enchaîner les étapes dans un processus reproductible, et générer un report Excel prêt à partager ou à connecter à Power BI — en appliquant de bonnes pratiques de qualité et de traçabilité. Vous gagnez des heures chaque mois, réduisez les erreurs récurrentes et sécurisez vos décisions.

Choisissez la formule qui vous convient !

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Objectifs de formation

Objectifs pédagogiques :

Comprendre les bases de Python et la logique pas-à-pas d’un script.
Savoir lire, nettoyer et organiser des données issues de fichiers courants.
Produire des tableaux de synthèse fiables et faciles à exploiter.
Structurer un petit projet réutilisable (fichiers, dossiers, paramètres).
Documenter sa démarche pour travailler en équipe et transmettre.

Objectifs opérationnels :

Disposer d’un script prêt à l’emploi qui transforme vos données brutes.
Mettre en place un flux reproductible.
Automatiser des tâches répétitives (préparation mensuelle, classements, contrôles qualité).
Centraliser vos réglages et tracer les exécutions.

Animateur

Formateur expert en Business Intelligence et analyse de données, il accompagne les professionnels dans la maîtrise de Python, SQL, Excel et Power BI.

Public Cible

Les Analystes, Contrôleurs, Finance, Sales Ops, RH, PMO, équipes Data, Professionnels à l’aise avec Excel souhaitant interroger des données à la source et fiabiliser leurs reportings.

Prérequis

Être à l’aise avec Excel
PC Windows/Mac avec droits d’installation et connexion interne

Méthodologie orientée résultats

Progression par petits pas : explications claires, exercices guidés puis mise en pratique sur un mini-projet. Livrables systématiques & feedback du formateur pour ancrer les acquis.

Live en direct & Replays

Sessions en direct sur Google Meet (questions en temps réel) et accès aux replays pour revoir, rattraper ou consolider. Supports fournis : pas-à-pas d’installation, corrigés commentés...

Groupe limité à 10 participants

Sessions en direct sur Google Meet (questions en temps réel) et accès aux replays pour revoir, rattraper ou consolider. Supports fournis : pas-à-pas d’installation, corrigés commentés...

Deux fois par semaine 19h - 21h

Sessions en direct sur Google Meet (questions en temps réel) et accès aux replays pour revoir, rattraper ou consolider. Supports fournis : pas-à-pas d’installation, corrigés commentés...

Parcours Manager Data 4.0

Un parcours cohérent pour passer de la structuration des données au Reporting. Chaque module nourrit le suivant : autonomie sur les données, visualisation, automatisation.

Programme de formation

Démarrage solide

Installer Python 3.x, VS Code, (aperçu Jupyter).
Premières bases : types, variables, entrées/sorties, conversions.
Logique : conditions, while (arrêt contrôlé), for.

Structures & logique métier

Listes, dictionnaires, tuples & ensembles : quand utiliser quoi.
Parcours, filtrage, ajout/suppression, déduplication.
Fonctions : paramètres, retours, docstrings.

Fichiers & robustesse

Lire/écrire texte & CSV (open, encodage), chemins de fichiers.
Exceptions : try/except/finally, messages clairs, validations.
Organisation d’un mini-projet (arborescence, modules, requirements.txt).

Premiers pas avec Pandas

Charger CSV/Excel, aperçu, sélection de colonnes, renommage.
Nettoyage : formats de dates, valeurs manquantes, normalisations.
Regroupements simples (synthèses par période/catégorie).

Analyse utile & restitution

Indicateurs métier (volumes, moyennes, classements) sans jargon inutile.
Multi-feuilles Excel : structurer “KPI”, “Top produits”, “Clients inactifs”.
Mise en forme légère (entêtes, types, tri).

Connexion Base de données

Connexion à une base relationnelle (paramètres, sécurité basique).
Exécuter une requête, récupérer des résultats vers tableau/Pandas.
Fusion fichiers, contrôles de cohérence.

Automatisation légère

Script configurable (fichier de paramètres), exécution programmée.
Logging minimal (journal de traitement), messages d’erreur utiles.
Interface d’usage : CLI simple (arguments) ou notebook de contrôle.

Démarche pédagogique

Méthode pédagogique active : centrée sur l’apprenant, avec une approche par projet et par la pratique (learning by doing), alternant théorie et applications concrètes.
Méthode d’évaluation : Un test initial sera effectué en amont de la formation pour évaluer vos connaissances préalables. Un second test sera réalisé en aval pour mesurer vos progrès.

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