Apprendre Python pour la data avec 300+ exercices interactifs
Progresse des bases Python à Pandas, NumPy, la visualisation, les APIs et le machine learning avec un éditeur intégré dans ton navigateur. Écris ton code, exécute-le, obtiens une validation automatique et comprends tes erreurs pas à pas.
Exercices dans le navigateur · Aucune installation · 2 modules gratuits
Exercices
Modules
Exercice
Module 8 · APIsRécupère les dépôts d'un utilisateur via l'API GitHub et affiche les 3 plus étoilés.
Sortie d'exemple basée sur une réponse API simulée.
Ton code
1 import requests 2 3 url = "https://api.github.com/users/vercel/repos" 4 repos = requests.get(url, timeout=10).json() 5 6 repos.sort( 7 key=lambda r: r['stargazers_count'], 8 reverse=True 9 ) 10 11 for r in repos[:3]: 12 print(r['name'], r['stargazers_count'])
Sortie simulée pour la démo — la vraie API GitHub renvoie des chiffres en temps réel.
Apprendre Python, c'est mieux en pratiquant
Lire un cours Python ne suffit pas. Pour progresser, tu dois écrire du code, faire des erreurs, comprendre les sorties et recommencer. DataCertification te propose un parcours progressif avec un éditeur Python intégré, des exercices corrigés et une validation automatique.
Éditeur Python intégré
Écris, exécute et corrige ton code directement dans ton navigateur. Aucun outil à installer.
Exercices progressifs
Des bases Python aux APIs et au ML, chaque module construit sur le précédent.
Validation automatique
Chaque exercice est testé : tu sais immédiatement si ton code est correct.
Corrections guidées
Indices, solutions commentées et messages d'erreur clairs pour comprendre tes erreurs.
Aucun environnement à installer
Pas de Python, pip, Anaconda ou Jupyter à configurer. Tu commences en 30 secondes.
Bibliothèques data incluses
Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly et requests sont prêts à l’emploi.
Parcours 100% en français
Énoncés, indices, corrections et messages — tout est rédigé en français clair.
Un parcours Python data progressif en 12 modules
Commence par les bases du langage, puis progresse vers Pandas, NumPy, le nettoyage de données, la visualisation, les APIs, l'EDA, les séries temporelles, l'automatisation et le machine learning.
Fondations Python
DébutantPythonMaîtriser les bases du langage : types, conditions, boucles, fonctions et compréhensions.
Pandas fondamentaux
IntermédiairePandasManipuler des Series et DataFrames, sélectionner des colonnes, filtrer avec loc/iloc et utiliser les masques booléens.
NumPy : calcul vectorisé
IntermédiaireNumPyTravailler avec des arrays, le broadcasting, le slicing et les agrégations par axe.
Pandas transformations
AvancéPandasTransformer des données avec groupby, merge, pivot, apply et melt.
Nettoyage de données
IntermédiaireCleaningGérer les NaN, doublons, types, dates, remplacements de texte et valeurs extrêmes.
Visualisation avec Matplotlib & Seaborn
IntermédiaireVisualisationCréer des courbes, barres, histogrammes, heatmaps et graphiques exploratoires.
Graphiques interactifs avec Plotly
AvancéVisualisationConstruire des graphiques interactifs : scatter, bar, funnel, range slider et hover personnalisé.
APIs et requêtes HTTP
IntermédiaireAPIUtiliser GET, POST, JSON, la gestion d'erreurs et des APIs publiques comme GitHub.
Analyse exploratoire des données
AvancéEDAAnalyser une distribution avec statistiques descriptives, corrélations, IQR, outliers et skewness.
Séries temporelles
AvancéTime SeriesManipuler des dates, resampler les données, calculer des moyennes mobiles et utiliser shift.
Automatisation et scripts data
AvancéAutomationAutomatiser des tâches data avec regex, JSON, CSV par chunks et génération de templates.
Introduction au machine learning
AvancéMachine LearningDécouvrir train/test split, régression, classification et premières métriques de performance.
Ce que tu sauras faire après ce parcours Python
Des compétences directement transférables sur ton job ou ton portfolio.
Code, exécute, progresse
Une boucle simple : énoncé, code, validation, étape suivante.
Choisis un module
Selon ton niveau, des fondations Python à l’introduction au ML.
Lis l'énoncé
Énoncé en français et données disponibles directement dans la page.
Écris ton code
Dans l'éditeur Python intégré au navigateur.
Exécute
Ton code tourne localement ; la sortie s'affiche en temps réel.
Compare
Ta sortie est comparée automatiquement au résultat attendu.
Progresse
Débloque le module suivant et continue ta progression.
Pour qui est fait ce parcours Python ?
Pour celles et ceux qui veulent vraiment écrire du code Python data, pas juste le lire.
Débutants
qui veulent apprendre Python avec une approche pratique.
Étudiants ou reconversions data
qui veulent un parcours structuré et progressif.
Data analysts
qui veulent passer d'Excel ou SQL à Python.
Candidats entretiens data
qui veulent réviser Python en condition réelle.
Apprenants Pandas, NumPy et viz
qui veulent maîtriser les bibliothèques data clés.
Préparation certifications data
qui veulent pratiquer Python avant un examen.
Pas un simple cours Python
Un environnement d'entraînement complet, pas une suite de slides à lire.
Pas besoin d'installer Python, pip, Anaconda ou Jupyter.
Tu pratiques directement dans le navigateur.
Les exercices sont progressifs, du débutant à l'avancé.
Les sorties sont validées automatiquement.
Les corrections t'aident à comprendre tes erreurs.
Les bibliothèques data sont déjà prêtes (Pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly, requests).
Le parcours est 100% en français.
Les 2 premiers modules sont gratuits, sans carte bancaire.
Guides Python data par bibliothèque
Approfondis les bibliothèques clés de l'écosystème Python data avec des guides dédiés et des cas d'usage concrets.
Python est idéal pour analyser, nettoyer, visualiser et automatiser
Pour aller plus loin, pratique aussi les exercices SQL interactifs ou découvre le Lab Analytics Engineering pour appliquer SQL à des workflows data complets. Tu peux aussi explorer les certifications data ou voir les tarifs.
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, l'automatisation et une introduction au machine learning.
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 progresser en Python ?
Les 2 premiers modules sont gratuits, sans limite de temps. Tu peux aussi explorer le SQL Lab, le Lab Analytics Engineering ou préparer une certification data.
Créer mon compte gratuit2 modules gratuits · Aucune carte bancaire requise