Apprendre Python pour la data avec 316 exercices interactifs
Progresse des bases Python à Pandas, NumPy, la visualisation, les APIs et l'automatisation, avec un éditeur intégré dans ton navigateur. Écris ton code, exécute-le, obtiens une validation automatique et comprends tes erreurs pas à pas.
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Exercices
Modules
Sortie simulée pour la démo. La vraie API GitHub renvoie des chiffres en temps réel.
Tu écris, le lab exécute et corrige
Un exercice réel du parcours Pandas : le chiffre d'affaires par région à partir des commandes. Le code, la sortie, la validation.
L'interpréteur Python complet tourne dans le lab, une fois ton compte créé.
Code, exécute, comprends
La même boucle qu'en poste, répétée sur chaque exercice. C'est elle qui fait progresser, pas la lecture d'un cours.
- 1
Écris du vrai Python
Un vrai éditeur avec Pandas, NumPy et Matplotlib déjà chargés. Pas de QCM ni de texte à trous : tu écris le code en entier.
- 2
Exécute et vois le résultat
Ton code tourne dans ton navigateur et ta sortie est comparée au résultat attendu. Tu sais tout de suite si c'est juste.
- 3
Comprends et progresse
Bloqué ? Indice, puis solution commentée : tu comprends l'erreur au lieu de copier la réponse. Chaque exercice validé rapporte de l'XP.
Un parcours progressif en 11 modules
Des bases du langage à Pandas, NumPy, la visualisation, les APIs, l'analyse exploratoire et les séries temporelles.
Fondations Python
Maîtriser les bases du langage : types, conditions, boucles, fonctions et compréhensions.
Pandas fondamentaux
Manipuler des Series et DataFrames, sélectionner des colonnes, filtrer avec loc/iloc et utiliser les masques booléens.
NumPy : calcul vectorisé
Travailler avec des arrays, le broadcasting, le slicing et les agrégations par axe.
Pandas transformations
Transformer des données avec groupby, merge, pivot, apply et melt.
Nettoyage de données
Gérer les NaN, doublons, types, dates, remplacements de texte et valeurs extrêmes.
Visualisation avec Matplotlib & Seaborn
Créer des courbes, barres, histogrammes, heatmaps et graphiques exploratoires.
Graphiques interactifs avec Plotly
Construire des graphiques interactifs : scatter, bar, funnel, range slider et hover personnalisé.
APIs et requêtes HTTP
Utiliser GET, POST, JSON, la gestion d'erreurs et des APIs publiques comme GitHub.
Analyse exploratoire des données
Analyser une distribution avec statistiques descriptives, corrélations, IQR, outliers et skewness.
Séries temporelles
Manipuler des dates, resampler les données, calculer des moyennes mobiles et utiliser shift.
Automatisation et scripts data
Automatiser des tâches data avec regex, JSON, CSV par chunks et génération de templates.
Tu veux relier Python à des bases de données ? Découvre le SQL Lab
Trois guides sur les bibliothèques du quotidien
Pandas, NumPy, Matplotlib et Seaborn. Explications, cas d'usage et exemples de code, lisibles sans créer de compte.
Guide Pandas
DataFrame, Series, groupby, merge, pivot_table, nettoyage. La bibliothèque n°1 d’analyse de données.
Lire le guideGuide NumPy
Broadcasting, slicing, agrégations, détection d’outliers. La brique sous-jacente à tout l’écosystème data Python.
Lire le guideGuide Matplotlib et Seaborn
Courbes, barres, histogrammes, heatmaps. Le couple classique pour visualiser ses données en Python.
Lire le guideOù tu en es, et ce que tu gagnes
Le parcours démarre au premier script et va jusqu'aux séries temporelles. Reconnais-toi dans une situation, tu sauras par où entrer.
Tu fais déjà du SQL
SQL structure et interroge les données. Python élargit les possibilités : API, JSON, automatisation et visualisation.
Tu travailles sur Excel
Tes tableaux croisés atteignent leurs limites. Pandas reprend les mêmes réflexes, filtrer, grouper, croiser, sur des volumes qu’Excel ne tient pas.
Tu connais la syntaxe, pas la data
Boucles, fonctions et listes, tu as vu ça en cours ou en tuto. Ici tu les appliques à des DataFrames, des fichiers et des APIs, le seul Python qu’on te demandera en poste.
Tu refais le même rapport chaque mois
Les mêmes manipulations, dans le même ordre, à la main. Tu apprends l’outillage du script : parsing, dates, contrôle des colonnes, et un pipeline qui nettoie, dédoublonne et résume.
À la fin du parcours, tu sais :
- Écrire du code Python lisible
- Manipuler listes, dictionnaires, boucles, fonctions et compréhensions
- Utiliser Pandas pour filtrer, grouper, joindre et transformer des données
- Utiliser NumPy pour le calcul vectorisé
- Nettoyer des données avec valeurs manquantes, doublons, dates et types
- Créer des visualisations avec Matplotlib, Seaborn et Plotly
- Consommer des APIs et manipuler du JSON
- Réaliser une analyse exploratoire des données
- Travailler avec des séries temporelles
- Automatiser des tâches data avec des scripts Python
- Préparer un jeu de données pour un modèle
Aucune de ces situations ? Regarde le programme module par module
Ce qu'en disent les utilisateurs
« Je prépare la certification Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst) et j'ai testé pas mal de ressources avant de tomber sur celle-ci. La grande différence : l'entraînement est découpé par domaine d'examen, ce qui permet de cibler précisément ses points faibles au lieu d'enchaîner des examens blancs en aveugle… »
« Intuitive et facile à prendre en main, franchement top ! je recommande à 100% »
« Très intéressant pour évaluer son niveau et s'entraîner. Je recommande fortement. »
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Questions fréquentes
Peut-on apprendre Python gratuitement sur DataCertification ?
Oui. Les 2 premiers modules Python sont gratuits et permettent de pratiquer les bases du langage et Pandas directement dans le navigateur, sans installation.
Faut-il installer Python pour faire les exercices ?
Non. L'éditeur Python est intégré à la plateforme. Tu peux écrire et exécuter ton code directement dans ton navigateur, sans installer Python, pip, Anaconda ou Jupyter.
Ce parcours Python est-il adapté aux débutants ?
Oui. Le parcours commence avec les bases du langage : types, conditions, boucles, fonctions et compréhensions. Il progresse ensuite vers Pandas, NumPy, la visualisation, les APIs et les analyses data.
Quels sujets Python sont couverts ?
Le parcours couvre les bases Python, Pandas, NumPy, le nettoyage de données, Matplotlib, Seaborn, Plotly, les APIs, l'analyse exploratoire, les séries temporelles et l'automatisation de tâches data.
Est-ce utile pour devenir data analyst ?
Oui. Python est très utilisé pour nettoyer, transformer, analyser et visualiser des données. Ce parcours est conçu pour pratiquer les compétences Python utiles en data analysis.
Quelle est la différence avec le parcours SQL ?
Le parcours SQL sert à interroger et transformer des données dans une base. Le parcours Python sert à manipuler, nettoyer, visualiser, automatiser et analyser des données avec des bibliothèques comme Pandas, NumPy et Plotly.
Est-ce que les exercices utilisent Pandas et NumPy ?
Oui. Le parcours contient des modules dédiés à Pandas et NumPy, puis les réutilise dans des exercices de nettoyage, d'analyse exploratoire, de visualisation et de séries temporelles.
Prêt à écrire du Python ?
2 modules sont gratuits, sans limite de temps et sans carte bancaire. Tu commences aux bases du langage et tu vas jusqu'à l'analyse exploratoire.
Créer mon compte gratuit2 modules gratuits · Aucune carte bancaire requise