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En format digital learning, mixant classe virtuelle et formation digitale, cette formation propose de vous faire passer du tableau Excel à une manipulation efficace des données avec Python pour vos analyses de données indispensables.
Cette formation pratique offre une transition concrète en développant les compétences de base et en toute autonomie pour utiliser Python.
Une journée de formation en distanciel, entre travail en autonomie, rythmeront la première partie de la formation. S’en suivra un travail en autonomie, la réalisation de cas pratiques (équivalent 7h) à réaliser sur une durée de 15 jours. Une restitution en distanciel d’une demi-journée permettra de consolider les acquis et débriefer les résultats.
Date
Durée
Tarif HT
Lieu
Horaire
Places
Crédits CPE
Fiche formation
Auditeurs internes, contrôleurs internes, risk managers
Aucune expérience préalable en Python n’est nécessaire
Un Data Scientist expert, accompagné d’un auditeur en Système d’information, guide la formation pour assurer une approche pratique et progressive.
La formation utilise une approche pratique basée sur des cas d’utilisation concrets, des exercices interactifs, des fiches techniques, et des exemples adaptés aux environnements professionnels de l’audit, du contrôle, du Risk Management.
Cette formation en digital learning, alternant classe virtuelle et cas pratiques à réaliser en autonomie avec des supports adaptés : visuels, fiches techniques, exercices interactifs, et illustrations par l’animateur.
Le participant valide sa progression au travers de quiz tout au long de sa formation et des restitutions interactives.
Cette formation pratique, animée par des professionnels de l’audit interne et de la Data Science, a pour objectif de vous donner les compétences nécessaires pour :
– Installer et configurer un environnement Data Science adapté à vos besoins.
– Se connecter et importer des données externes
– Structurer et adopter les conventions de la programmation
– Utiliser efficacement les boucles/conditions pour manipuler les données
– Comprendre les différents types de données et les structures en Python
– Créer des fonctions personnalisées pour automatiser des tâches de calcul et d’analyse
– Prise en main d’un environnement Data Science personnalisé (notebook, procédures, librairies,)
– Utilisation avancée des boucles pour la manipulation dynamique des données
– Exploration des différents types de données et des structures en Python
– Création de fonctions personnalisées pour automatiser des tâches spécifiques
8h45-17h30 en classe virtuelle le premier jour.
Travail d’intersession en autonomie, avec formateur disponible via messagerie.
Une restitution est prévue en classe virtuelle de 8h45 à 12h30 le dernier jour.
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