Objectifs de la formation
- Maîtriser Python de zéro jusqu'au niveau Expert - data, IA et automatisation
- Progresser sans prérequis grâce à un parcours conçu pour les débutants complets
- Écrire du code Python structuré et professionnel dès les premiers modules
- Analyser des données réelles avec NumPy et Pandas comme un Data Analyst
- Créer des visualisations impactantes avec Matplotlib, Seaborn et Plotly
- Construire et évaluer un premier modèle de Machine Learning sur données réelles
- Automatiser la collecte de données web et interagir avec des APIs REST
- Consolider ses acquis sur des ateliers pratiques (Starbucks, Netflix, immobilier)
- Valider ses compétences avec la certification TOSA Python (RS6962 - éligible CPF)
Partez de zéro et écrivez vos premiers programmes Python en toute confiance. Ce module pose les fondations indispensables à tout parcours en programmation : installation de l'environnement, manipulation des variables, logique conditionnelle, boucles et fonctions. Vous apprendrez à structurer un raisonnement algorithmique, à créer des fonctions réutilisables et à gérer les erreurs pour produire un code robuste dès le départ. Chaque concept est immédiatement mis en pratique à travers des exercices corrigés, pensés pour ancrer les acquis durablement.
- Installer et configurer un environnement Python professionnel (Anaconda, Jupyter Notebook)
- Déclarer et manipuler des variables de tous types (nombres, chaînes, booléens)
- Construire des programmes conditionnels et des boucles pour automatiser des traitements
- Créer des fonctions réutilisables, paramétrées et documentées
- Utiliser les fonctionnalités avancées des fonctions : lambda, décorateurs, générateurs
- Anticiper et gérer les erreurs d'exécution avec try/except/raise/finally
À l'issue de ce module, vous serez capable d'écrire des scripts Python autonomes, de structurer un programme avec des fonctions réutilisables et de gérer les erreurs d'exécution - les compétences de base attendues dans tout environnement professionnel.
Maîtriser Python, c'est avant tout savoir choisir la bonne structure de données pour chaque situation. Ce module vous donne une compréhension complète des conteneurs natifs de Python : listes, tuples, sets et dictionnaires, avec leurs cas d'usage respectifs et leurs subtilités (mutabilité, copies, opérations ensemblistes). Vous plongerez ensuite dans l'algorithmique fondamentale : tri par sélection, tri par bulle, recherche linéaire et binaire. Vous apprendrez à raisonner en termes de complexité algorithmique pour écrire du code performant, même sur de grands volumes de données.
- Créer et manipuler des listes, tuples, sets et dictionnaires en Python
- Choisir la structure de données adaptée selon les contraintes du problème (mutabilité, unicité, performance)
- Réaliser des opérations ensemblistes avancées avec les sets et frozensets
- Implémenter les principaux algorithmes de tri et de recherche
- Analyser la complexité algorithmique d'un programme (O(1), O(n), O(n²))
- Écrire des programmes efficaces capables de traiter de grands volumes de données
À l'issue de ce module, vous serez capable de choisir et manipuler la structure de données adaptée à chaque problème, d'implémenter les algorithmes de tri et de recherche fondamentaux, et d'analyser la complexité de vos programmes - des compétences directement évaluées à la certification TOSA Python.
Ce module marque un tournant décisif dans votre progression : vous passez de l'écriture de scripts à la conception de programmes structurés et maintenables. Vous découvrirez la programmation orientée objet (POO) — le paradigme dominant dans l'industrie — pour modéliser des objets du monde réel avec des classes, des attributs et des méthodes. Vous apprendrez ensuite à exploiter l'écosystème Python : gérer vos dépendances avec pip, créer vos propres packages, et utiliser les librairies incontournables de la bibliothèque standard (OS, sys, math, random, datetime). Le module se conclut par la manipulation de fichiers externes (texte, JSON, CSV), compétence clé pour tout projet de traitement de données réel.
- Concevoir des classes Python avec attributs, méthodes, encapsulation, héritage et polymorphisme
- Créer, organiser et distribuer ses propres packages Python
- Gérer les dépendances d'un projet avec pip et structurer son environnement de développement sous VS Code
- Utiliser les librairies de la bibliothèque standard : OS, sys, math, random, datetime
- Lire, modifier et créer des fichiers texte, JSON et CSV depuis un script Python
- Manipuler des dates et des timestamps pour des traitements temporels professionnels
À l'issue de ce module, vous serez capable de concevoir des programmes orientés objet maintenables, de créer et distribuer vos propres packages Python, et de lire, modifier et écrire des fichiers dans les formats professionnels les plus courants.
C'est le module central du parcours — et de loin le plus complet. Vous y acquerrez les compétences qui définissent aujourd'hui un profil Python employable dans les métiers de la data. NumPy vous donnera la maîtrise du calcul matriciel et de l'analyse statistique à grande échelle. Pandas vous permettra de charger, nettoyer, transformer et analyser des datasets réels. Le module inclut trois ateliers pratiques sur données réelles : l'atelier Starbucks (nettoyage et analyse d'un catalogue produits), l'atelier Netflix (traitement de données temporelles et analyse de contenu) et un projet complet d'estimation immobilière servant de fil conducteur à l'introduction au Machine Learning, où vous construirez de A à Z un modèle de régression linéaire.
- Créer et manipuler des tableaux multidimensionnels avec NumPy (slicing, reshape, fusion, filtrage)
- Réaliser des calculs statistiques avancés : moyenne, médiane, quartiles, distributions, corrélations
- Construire et nettoyer des DataFrames Pandas à partir de sources variées (CSV, JSON, Excel)
- Filtrer, trier, transformer et modéliser des données avec les méthodes avancées de Pandas
- Gérer des séries temporelles complexes (fuseaux horaires, durées, indexation temporelle)
- Comprendre les fondamentaux du Machine Learning supervisé et les étapes d'un projet de Data Science
- Entraîner et évaluer un modèle de régression linéaire sur un jeu de données réel
À l'issue de ce module, vous serez capable de mener un projet data complet en autonomie : depuis l'import des données brutes jusqu'à la production d'analyses statistiques, de visualisations synthétiques et d'un premier modèle prédictif — le profil attendu d'un Data Analyst Python junior.
Analyser des données ne suffit pas : encore faut-il savoir les communiquer avec impact. Ce module vous forme aux trois librairies de visualisation les plus utilisées dans l'écosystème Python — Matplotlib pour la rigueur, Seaborn pour l'élégance, Plotly pour l'interactivité — ainsi qu'aux visualisations géographiques avec geoJSON. Vous apprendrez à choisir le bon type de graphique en fonction de vos données grâce à une introduction solide à la théorie de la data viz. La seconde partie vous donne les clés du SQL appliqué à Python : connexion à une base de données, requêtes, filtres, jointures et agrégations, avec une introduction à DuckDB pour les workflows modernes. Un atelier data visualisation sur dataset réel vous permettra de mobiliser l'ensemble des librairies dans un contexte professionnel concret.
- Choisir le bon type de visualisation selon la nature et le nombre de variables
- Créer des graphiques professionnels avec Matplotlib (courbes, barres, nuages de points, aires)
- Produire des visualisations statistiques avancées avec Seaborn (box plots, violin plots, heatmaps)
- Concevoir des graphiques interactifs et des animations temporelles avec Plotly
- Réaliser des visualisations géographiques (choropleth, coordonnées GPS, geoJSON)
- Connecter Python à une base de données SQL et exécuter des requêtes complexes (filtres, jointures, agrégations)
- Utiliser DuckDB pour des analyses SQL directement sur des fichiers locaux
À l'issue de ce module, vous serez capable de produire des graphiques professionnels et interactifs adaptés à chaque type de données, de réaliser des cartes géographiques, et d'interroger une base de données SQL directement depuis Python — des compétences immédiatement valorisables en reporting et en analyse métier.
Ce module final vous ouvre les portes de la collecte de données autonome — une compétence très recherchée dans les métiers de la data, du marketing et du développement. Vous maîtriserez deux approches complémentaires : le webscraping avec BeautifulSoup pour les sites statiques et Selenium pour les sites dynamiques nécessitant une interaction (formulaires, authentification, navigation multi-pages). Une introduction pratique aux langages web (HTML, CSS, JavaScript) vous permettra de comprendre la structure des pages que vous allez scraper. La seconde partie vous forme aux API REST : appeler un endpoint, gérer la pagination, combiner plusieurs sources et s'authentifier via token. Le module inclut deux ateliers pratiques : un projet complet d'extraction BeautifulSoup et un projet Selenium sur site dynamique avec authentification.
- Comprendre la structure d'une page web (HTML, CSS, JavaScript) pour cibler les données à extraire
- Extraire des données de sites statiques avec BeautifulSoup (parsing DOM, sélecteurs, listes d'éléments)
- Automatiser la navigation web et scraper des sites dynamiques avec Selenium (formulaires, authentification)
- Appeler une API REST, gérer les paramètres, les endpoints et les statuts de retour
- Gérer la pagination d'une API pour récupérer de grands volumes de données
- Combiner plusieurs sources de données issues d'API différentes dans un pipeline unifié
- S'authentifier auprès d'une API via token pour accéder à des données protégées
À l'issue de ce module, vous serez capable de construire des pipelines de collecte de données entièrement automatisés - depuis le scraping de pages web jusqu'à l'interrogation d'APIs REST authentifiées - et d'alimenter directement vos analyses Python avec des données fraîches issues du web.
Pour terminer votre formation, vous passerez l’examen en ligne de certification qui dure entre 30 et 40 minutes vous permettant d’obtenir votre certification reconnue par France Compétences.
Cette formation s'adresse à toute personne souhaitant maîtriser Python pour évoluer professionnellement vers les métiers de la data et de l'intelligence artificielle - sans prérequis techniques. Elle est conçue pour les salariés en poste cherchant à développer de nouvelles compétences valorisables, les personnes en reconversion professionnelle visant les métiers du numérique, les développeurs et profils tech souhaitant se spécialiser en data science et machine learning, ainsi que les indépendants et freelances désirant enrichir leur offre de services avec Python. Aucune expérience préalable en programmation n'est nécessaire : le parcours part de zéro et accompagne chaque apprenant jusqu'au niveau Expert.
Aucun prérequis en programmation n'est nécessaire : cette formation est accessible aux débutants complets. Il suffit de disposer d'un ordinateur (Windows, Mac ou Linux), d'une connexion internet et d'une motivation à apprendre. Une curiosité pour les données et les chiffres est un atout, mais aucune compétence technique préalable n'est exigée.
Tous les outils utilisés dans ce parcours sont gratuits et open source : Python, Anaconda, Jupyter Notebook, VS Code, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, BeautifulSoup, Selenium et DuckDB sont téléchargeables librement. Aucun logiciel payant, aucun abonnement, aucun frais caché - votre investissement se limite au coût de la formation, finançable en totalité via votre CPF.
Informations relatives aux personnes en situation de handicap : nos parcours de formation sont 100% en ligne. Toutes nos vidéos proposent des sous-titres et sont donc accessibles. Des prises en charge spécifiques pour le suivi de nos parcours sont indiquées dans cet article.
Ce parcours ouvre la voie aux métiers les plus recherchés du numérique. À l'issue de la formation, vous serez positionné pour accéder à des postes de développeur Python, data analyst, data scientist ou développeur IA - des profils en forte tension sur le marché avec plus de 6 000 offres d'emploi actives en France. La maîtrise de Python ouvre également des opportunités dans l'automatisation, le scripting et l'analyse de données dans tous les secteurs : finance, santé, e-commerce, industrie, marketing.
Les métiers accessibles après cette formation figurent parmi les mieux rémunérés du secteur numérique.
Développeur Python : entre 35 000 € et 70 000 € brut/an selon l'expérience — salaire moyen : 44 800 € brut/an
Data Analyst : entre 35 000 € et 75 000 € brut/an — salaire moyen : 45 500 € brut/an
Data Scientist : entre 45 000 € et 90 000 € brut/an
En freelance, le taux journalier moyen (TJM) d'un Data Analyst ou développeur Python confirmé se situe entre 400 € et 600 € par jour.
Sources : Glassdoor, Jedha, Jobted — données 2026
Les offres d’emploi sont variées et régulières.
La formation vous prépare au passage de la certification "Programmer et automatiser des tâches avec Python (Tosa)" - RS6962 - déposée par Isograd France au Répertoire Spécifique de France Compétences, en date du 08/12/2024.
| Nombre de questions | 35 |
|---|---|
| Durée de l’examen | 60 minutes |
| Modalités de passage | Examen à distance, via une solution intégrée d’e-surveillance |
| Compétences attestées |
|
| Date de passage | Une session est programmée chaque semaine |
| Résultats | Examen réussi à partir d'un score de 551/1000 |
| Parchemin | Transmis par voie électronique dès la réussite de votre certification. |
Taux de réussite Calculé sur les 12 derniers mois | 97% |
Taux de satisfaction Calculé sur les 12 derniers mois | Ce parcours est trop récent. La collecte des données est en cours. |
Un dispositif complet
pour un apprentissage réussi.
Cours vidéo 100% en ligne
Mentor individuel Coaching en visio
Autonomie et organisation libre
Communauté d’apprenants
