Construisez un reporting Python qui résiste aux fichiers imparfaits et peut être relancé sans retouche. Vous travaillez pandas, contrôles de jointure, indicateurs, visualisations et automatisation sur un cas de ventes documenté.
Automatiser un reporting de ventes avec Python et pandas, en passant d'un CSV imparfait à un résultat contrôlé et réexécutable.
Préparer votre formation et découvrir la méthode
Préparer la formation
Pratique des tableaux et du reporting ; prise en main Python intégrée au début, notebook et jeux de données synthétiques.
Apports illustrés, exercices progressifs, ateliers sur un cas fil rouge et retour argumenté sur les productions. Les ateliers et l'évaluation font partie des heures indiquées.
Jour 01Prendre en main Python pour l'analyse7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 1 · 3 h 30
Prendre en main Python pour l'analyse
Utiliser variables, types, listes et fonctions utiles au traitement.
Exécuter un notebook dans l'ordre et comprendre son état.
Charger un CSV avec contrôle du séparateur et de l'encodage.
Structurer environnement, chemins, types, fonctions et lecture de fichiers pour une analyse reproductible.
Notions et méthodes en détail
Isoler les dépendances avec venv ; organiser chemins pathlib, paramètres et fichiers d’entrée.
Manipuler listes, dictionnaires et fonctions ; distinguer conversion de type et format d’affichage.
Configurer read_csv : sep, encoding, decimal, dtype et usecols ; interpréter une exception d’import.
Atelier prévuLire un fichier de ventes, calculer une colonne de montant et corriger deux erreurs de type dans un notebook guidé.
Livrable attenduEnvironnement documenté et script d’import.
Vérification en atelierUn redémarrage du notebook suivi d’une exécution complète reproduit l’import sans état caché.
Pour aller plus loin
Refactoriser un notebook dépendant de l’ordre d’exécution en étapes explicites.
Séquence 2 · 3 h 30
Diagnostiquer et filtrer un DataFrame
Examiner dimensions, types, valeurs manquantes et doublons.
Utiliser sélections, masques booléens et conditions parenthésées.
Définir règles de validité avant de nettoyer.
Mesurer mémoire occupée et cardinalité des catégories ; distinguer absence structurelle, défaut de collecte et code métier avant d’imputer une valeur.
Notions et méthodes en détail
Utiliser shape, info, dtypes, isna et duplicated pour produire un diagnostic chiffré.
Combiner loc, iloc, isin, between et masques avec parenthèses ; distinguer index et clé métier.
Examiner mémoire, cardinalité et valeurs sentinelles avant de choisir un type ou une imputation.
Atelier prévuProduire une fiche de diagnostic et un tableau des lignes suspectes avec motif de contrôle.
Livrable attenduRapport de profilage et règles de filtrage.
Vérification en atelierLe diagnostic donne effectifs, taux de valeurs absentes et motifs de rejet par colonne.
Pour aller plus loin
Diagnostiquer une colonne numérique importée comme texte à cause de formats mixtes.
Jour 02Nettoyer et rapprocher les données7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 3 · 3 h 30
Nettoyer et rapprocher les données
Convertir nombres et dates avec traitement explicite des erreurs.
Valider quantités, prix et champs de regroupement.
Joindre référentiels en vérifiant clés et cardinalités.
Employer contrôles de fusion, indicateurs de correspondance et tables de rejets ; distinguer clé non unique, référence absente et rapprochement ambigu.
Notions et méthodes en détail
Convertir avec to_numeric et to_datetime ; conserver les lignes en erreur dans une table de rejets.
Normaliser espaces, casse et clés ; définir une règle explicite de dédoublonnage.
Contrôler merge avec validate et indicator ; rapprocher effectifs et montants avant/après enrichissement.
Atelier prévuNettoyer les ventes puis enrichir les produits sans multiplier les lignes ; conserver les rejets pour expliquer les écarts.
Livrable attenduPipeline de nettoyage et rapprochement contrôlé.
Vérification en atelierUne clé de référentiel dupliquée est détectée avant qu’elle ne multiplie le chiffre d’affaires.
Pour aller plus loin
Détecter une jointure plusieurs-à-plusieurs qui multiplie les montants.
Séquence 4 · 3 h 30
Construire des indicateurs fiables
Utiliser groupby, agrégations nommées et tableaux croisés.
Distinguer moyenne simple, moyenne pondérée et ratio de sommes.
Contrôler totaux globaux et sous-totaux après transformation.
Maîtriser groupby, agrégats, transformations et fenêtres temporelles ; fixer dénominateurs et grain.
Notions et méthodes en détail
Construire groupby avec agrégations nommées ; distinguer count, size et nunique.
Calculer taux, panier moyen et part du total avec dénominateur explicite et division par zéro traitée.
Utiliser pivot_table et regroupement temporel ; vérifier périodes sans ventes et catégories absentes.
Atelier prévuCalculer chiffre d'affaires et quantités par produit et région puis rapprocher tous les résultats du jeu nettoyé.
Livrable attenduTable d’indicateurs et tests de réconciliation.
Vérification en atelierLes indicateurs se rapprochent des lignes détaillées, y compris sur un groupe vide ou incomplet.
Pour aller plus loin
Vérifier ratios pondérés et cohérence entre détail et total général.
Jour 03Visualiser et exporter le reporting7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 5 · 3 h 30
Visualiser et exporter le reporting
Choisir barres et courbes selon comparaison ou évolution.
Ajouter unités, légendes et limites de lecture.
Exporter CSV et résultats avec noms et formats stables.
Choisir graphiques et exports selon public ; conserver unités, légendes et source des chiffres.
Notions et méthodes en détail
Choisir barres, courbes et distributions avec unités, légendes et bornes de période cohérentes.
Mettre en évidence un écart sans tronquer trompeusement l’axe ; distinguer tendance et saisonnalité.
Exporter CSV et classeur avec formats explicites ; séparer données détaillées, synthèse et contrôles.
Atelier prévuConstruire deux graphiques et une note de trois constats étayés, puis vérifier l'export dans un autre outil.
Livrable attenduRapport visuel et exports exploitables.
Vérification en atelierLe rapport exporté contient chiffres vérifiés, période, unités et avertissement sur les rejets.
Pour aller plus loin
Générer un rapport paramétré pour deux périodes avec résultats comparables.
Séquence 6 · 3 h 30
Automatiser et vérifier le traitement
Transformer les étapes en fonctions paramétrées.
Ajouter assertions, journal des rejets et gestion des fichiers absents.
Rejouer le traitement depuis une session vide sur un nouveau lot.
Découper en fonctions, gérer erreurs, journaliser et tester les invariants du traitement.
Notions et méthodes en détail
Transformer le notebook en fonctions d’import, préparation, calcul et export avec paramètres.
Ajouter assertions de schéma, tests d’une jointure et cas limites sur un petit fichier de référence.
Prévoir logs de comptage, arrêt sur erreur critique et sorties séparées par exécution.
Atelier prévuLivrer un notebook ou script de reporting complet, ses contrôles de cohérence et une notice ; restituer les choix de nettoyage.
Livrable attenduTraitement automatisé et guide de reprise.
Vérification en atelierDeux exécutions sur la même entrée donnent le même résultat et une donnée invalide déclenche le contrôle prévu.
Pour aller plus loin
Rejouer le pipeline sur fichier incomplet sans produire silencieusement un faux rapport.
Mettre vos acquis à l’épreuve
Évaluation finale prévue
Mise en situation individuelle et restitution commentée, incluses dans la dernière séquence. Durée indicative : 60 minutes.
Critères de réussite
Le traitement repart d'une session vide.
Les rejets et les jointures sont justifiés par des contrôles.
Les totaux et indicateurs sont reproductibles sur un second lot.
Adaptation et validation pédagogique. Version enrichie proposée, à valider par le formateur. Répartition pédagogique proposée sur une base de 7 heures par jour, pauses exclues. À ajuster avec le formateur au positionnement initial. Les approfondissements « Pour aller plus loin » sont sélectionnés par le formateur selon le positionnement et le temps disponible ; ils ne constituent pas des heures supplémentaires garanties.
Les ateliers décrivent les travaux prévus. Leurs fichiers, corrigés et évaluations en ligne sont à préparer, sauf ressources explicitement disponibles dans le module pilote.
Références pour approfondir
Documentation des organismes et éditeurs. La progression et les ateliers sont une rédaction originale pour Beyond Expertise.
Le centre doit confirmer les prérequis, le programme final, les dates, les horaires et le tarif avant inscription. Le délai d’accès dépend des disponibilités et du besoin. L’ouverture d’une session et la disponibilité d’un cours e-learning sont confirmées avant inscription.
Les ateliers, méthodes et évaluations du programme sont proposés pour validation pédagogique. Les supports effectivement disponibles sont indiqués dans la section « Contenu e-learning ».
Le parcours ne délivre pas de diplôme ni de certification professionnelle. Aucune éligibilité CPF ou prise en charge n’est garantie. Toute préparation à un examen externe devra faire l’objet d’informations et d’habilitations vérifiées.
Durée indicative : 777 minutes. Ce module couvre une partie du parcours 3 jours présenté sur le site officiel.
Votre parcours et votre projet10 min
Comprendre ce que produit une IA20 min
Pratiquer — Comprendre ce que produit une IA5 min
Utiliser l’IA pour SQL, analyse et restitution20 min
Pratiquer — Utiliser l’IA pour SQL, analyse et restitution5 min
Cadrer un projet de Machine Learning20 min
Pratiquer — Cadrer un projet de Machine Learning5 min
Séparer, transformer et éviter les fuites20 min
Pratiquer — Séparer, transformer et éviter les fuites5 min
Comparer les modèles et interpréter les erreurs20 min
Pratiquer — Comparer les modèles et interpréter les erreurs5 min
Évaluer les sorties et organiser la correction20 min
Pratiquer — Évaluer les sorties et organiser la correction5 min
Exploiter une application LLM dans la durée20 min
Pratiquer — Exploiter une application LLM dans la durée5 min
Construire un notebook d’analyse et de première prédiction15 min
Ressources et notebooks du parcours5 min
Exemples exécutables, atelier guidé, jeu de données synthétique, TP avec remise au formateur et quiz de dix questions. Le corrigé du TP devient accessible après le retour du formateur.
Durée indicative : 2767 minutes. Ce module couvre une partie du parcours 3 jours présenté sur le site officiel.
Commencer les notebooks Data et Machine Learning15 min
Structures de contrôle et fonctions — partie 125 min
Structures de contrôle et fonctions — partie 225 min
Pratiquer — Structures de contrôle et fonctions45 min
Listes, tuples et parcours de collections — partie 125 min
Listes, tuples et parcours de collections — partie 225 min
Pratiquer — Listes, tuples et parcours de collections45 min
Dictionnaires et classement de valeurs25 min
Pratiquer — Dictionnaires et classement de valeurs45 min
Compréhensions de listes et dictionnaires25 min
Pratiquer — Compréhensions de listes et dictionnaires45 min
NumPy : tableaux et préparation des données25 min
Pratiquer — NumPy : tableaux et préparation des données45 min
Indexing, slicing et masques NumPy — partie 125 min
Indexing, slicing et masques NumPy — partie 225 min
Pratiquer — Indexing, slicing et masques NumPy45 min
Statistiques, valeurs manquantes et calcul matriciel25 min
Pratiquer — Statistiques, valeurs manquantes et calcul matriciel45 min
Matplotlib : graphiques et sous-figures — partie 125 min
Matplotlib : graphiques et sous-figures — partie 225 min
Pratiquer — Matplotlib : graphiques et sous-figures45 min
Pandas : explorer, nettoyer et agréger Adult — partie 125 min
Pandas : explorer, nettoyer et agréger Adult — partie 225 min
Pratiquer — Pandas : explorer, nettoyer et agréger Adult45 min
Seaborn : distributions et relations statistiques — partie 125 min
Seaborn : distributions et relations statistiques — partie 225 min
Pratiquer — Seaborn : distributions et relations statistiques45 min
Apprentissage supervisé — régression et séparation train/test — partie 125 min
Apprentissage supervisé — régression et séparation train/test — partie 225 min
Pratiquer — Apprentissage supervisé — régression et séparation train/test45 min
Apprentissage supervisé — classification Adult — partie 125 min
Apprentissage supervisé — classification Adult — partie 225 min
Pratiquer — Apprentissage supervisé — classification Adult45 min
Apprentissage supervisé — premiers modèles Iris25 min
Pratiquer — Apprentissage supervisé — premiers modèles Iris45 min
Apprentissage supervisé — validation croisée et sélection — partie 125 min
Apprentissage supervisé — validation croisée et sélection — partie 225 min
Pratiquer — Apprentissage supervisé — validation croisée et sélection45 min
Votre parcours et votre projet10 min
Comprendre ce que produit une IA20 min
Pratiquer — Comprendre ce que produit une IA5 min
Utiliser l’IA pour SQL, analyse et restitution20 min
Pratiquer — Utiliser l’IA pour SQL, analyse et restitution5 min
Cadrer un projet de Machine Learning20 min
Pratiquer — Cadrer un projet de Machine Learning5 min
Séparer, transformer et éviter les fuites20 min
Pratiquer — Séparer, transformer et éviter les fuites5 min
Comparer les modèles et interpréter les erreurs20 min
Pratiquer — Comparer les modèles et interpréter les erreurs5 min
Évaluer les sorties et organiser la correction20 min
Pratiquer — Évaluer les sorties et organiser la correction5 min
Exploiter une application LLM dans la durée20 min
Pratiquer — Exploiter une application LLM dans la durée5 min
Construire un notebook d’analyse et de première prédiction15 min
Ressources et notebooks du parcours5 min
Exemples exécutables, atelier guidé, jeu de données synthétique, TP avec remise au formateur et quiz de dix questions. Le corrigé du TP devient accessible après le retour du formateur.
Durée, niveau, modalités, objectifs et tarif relevés sur le site officiel le 11 septembre 2026. Le déroulé détaillé a été enrichi par Beyond Expertise. Validation pédagogique du formateur à réaliser avant animation.
