Cours
Python pour les utilisateurs de MATLAB
4 h
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Vous avez décidé d'apprendre Python — un choix logique, tant le monde de la data science (offres d'emploi, écosystème open source, workflows autour des LLM) en fait désormais un prérequis plutôt qu'un simple atout.
Reste à savoir où apprendre Python, surtout si vous ne partez pas de zéro et que vous pensez déjà en data frames, vecteurs ou procédures — mais dans un autre langage.
Vous n'êtes pas seul. Le sujet a été étudié, et nous avons rassemblé une liste pour vous guider. Nous évaluons les plateformes selon quatre critères :
- Passerelle directe entre langages : le contenu établit-il explicitement des correspondances entre la syntaxe et les workflows de votre langage actuel et Python, ou enseigne-t-il Python en partant d'une page blanche ?
- Pertinence pour les workflows d'analyste : l'accent est-il mis sur la préparation de données, la visualisation et la modélisation statistique, plutôt que sur une programmation générique que vous utiliserez peu ?
- Pratique concrète : écrivez-vous et exécutez-vous du vrai code Python pendant la leçon, ou vous contentez-vous d'en lire ?
- Profondeur au-delà du pont : y a-t-il une suite claire une fois la transition amorcée, ou le parcours s'arrête-t-il là ?
1. Python for R Users / Python for MATLAB Users — DataCamp
Les cours Python for R Users et Python for MATLAB Users de DataCamp sont la meilleure option, car ils sont conçus précisément pour cette transition — ce ne sont pas des contenus débutants reconditionnés.
- Niveau : Intermédiaire ; suppose une maîtrise préalable de R ou MATLAB, pas un début absolu en programmation
- Durée : Quelques heures chacun, à votre rythme
- Coût : Gratuit pour démarrer ; accès complet inclus avec un abonnement DataCamp
- Idéal pour : Les analystes R ou MATLAB qui veulent voir leurs modèles mentaux — data frames, opérations vectorisées, graphiques — mis en correspondance explicite avec pandas, NumPy et matplotlib
Ces cours ne perdent pas de temps sur des notions que vous maîtrisez déjà dans un autre langage — l'objectif est la traduction, pas la rééducation. En plus, l'AI Tutor de DataCamp sait que vous arrivez avec de l'expérience : quand vous bloquez, il peut expliquer une erreur pandas en la rapprochant de ce que vous attendriez d'un data frame R ou d'une matrice MATLAB, plutôt que de repartir de zéro à chaque fois.
2. Python for SAS Users — O'Reilly
Python for SAS Users, par Randy Betancourt et Sarah Chen, est une bonne option pour les programmeurs SAS qui souhaitent une mise en parallèle dense et directe des constructions SAS avec Python et pandas.
- Niveau : Intermédiaire ; rédigé pour des praticiens SAS, pas pour des débutants en programmation
- Durée : À votre rythme ; environ 8 heures de lecture/pratique
- Coût : Inclus avec un abonnement O'Reilly
- Idéal pour : Les programmeurs SAS qui veulent des comparaisons ligne à ligne entre les procédures SAS familières et leurs équivalents Python/pandas
L'ouvrage associe plus de 200 scripts Python à environ 75 programmes SAS correspondants, en couvrant les types de données, l'indexation, les opérations groupby, la gestion des données, ainsi que la lecture/écriture, avec un chapitre dédié au module saspy pour ceux qui doivent faire interagir Python et SAS plutôt que remplacer totalement l'un par l'autre.
3. Coming From Stata — Coding for Economists
Coming From Stata, intégré à la ressource gratuite Coding for Economists d'Arthur Turrell, est une bonne option pour les utilisateurs de STATA qui recherchent une référence de syntaxe directe et complète plutôt qu'un cours structuré.
- Niveau : Intermédiaire ; suppose une aisance existante avec Stata
- Durée : Référence en libre service ; avancez à votre rythme
- Coût : Gratuit
- Idéal pour : Les analystes STATA, notamment en économie et sciences sociales
Ce n'est ni un cours vidéo ni une plateforme avec évaluation — c'est une table de référence gratuite et maintenue qui met en correspondance directe les commandes Stata avec pandas, statsmodels, pyfixest et d'autres bibliothèques Python. Elle couvre l'import de données, la sélection d'échantillons, les fusions, le reshaping, les données de panel, les régressions et la visualisation. À savoir d'emblée : en tant que référence et non cours, il n'y a pas de séquence pédagogique structurée ni d'exercices intégrés — vous cherchez ce dont vous avez besoin au fil de l'eau, ce qui convient mieux à certains apprenants qu'à d'autres.
4. Python for Data Analysis — UC Berkeley Extension
Python for Data Analysis est une bonne option pour les analystes qui préfèrent des sessions en direct, animées par un formateur, plutôt que des vidéos à la demande ou du matériel de référence.
- Niveau : Intermédiaire ; suppose un niveau licence en statistiques mais une expérience limitée en programmation
- Durée : Plusieurs semaines, sessions Live Online programmées via Zoom
- Coût : Payant, tarifs formation continue universitaire
- Idéal pour : Les analystes qui veulent un accès direct au formateur et progresser en cohorte
Le cours couvre l'import/export de données, la connexion aux bases de données, et l'utilisation des DataFrames pandas pour la sélection et la transformation. Il s'adresse à ceux qui raisonnent déjà en statisticiens mais souhaitent utiliser Python pour opérer ce raisonnement à l'échelle. Contrairement aux offres de DataCamp ou d'O'Reilly, il ne fait pas de cartographie depuis un langage antérieur spécifique — la valeur ajoutée ici, c'est l'accompagnement en direct, pas la traduction.
5. Dataquest - cours Python
Dataquest est une bonne option pour les analystes qui ont déjà suivi une passerelle entre langages et veulent une plateforme plus approfondie, axée projets, afin d'acquérir une véritable aisance en Python.
- Niveau : Débutant à intermédiaire
- Durée : À votre rythme ; les parcours complets dépassent 20 heures
- Coût : Offre gratuite disponible ; abonnement pour l'accès complet au parcours
- Idéal pour : Les analystes qui veulent pratiquer dans le navigateur en écrivant Python depuis une page blanche
Le parcours data analyst de Dataquest couvre les fondamentaux de Python, pandas, le nettoyage de données et la visualisation au travers de projets.
Tableau comparatif
| Classement | Plateforme | Ressource phare | Profondeur du programme | Coût / signal sur les résultats |
|---|---|---|---|---|
| 1 | DataCamp | Python for R Users / Python for MATLAB Users | Correspondance directe de la syntaxe et des workflows de R ou MATLAB vers Python | Gratuit pour démarrer ; quelques heures chacun |
| 2 | O'Reilly | Python for SAS Users (Betancourt & Chen) | 200+ scripts Python mis en regard d'environ 75 programmes SAS | Abonnement O'Reilly ; ~8 heures |
| 3 | Coding for Economists | Coming From Stata | Référence de traduction des commandes Stata vers Python | Gratuit ; référence à votre rythme, sans structure de cours |
| 4 | UC Berkeley Extension | Python for Data Analysis | pandas, bases de données, import/export de données, enseignement en direct | Payant ; sessions Live Online sur plusieurs semaines |
| 5 | Dataquest | Data Analyst in Python path | Aisance générale en Python, pandas, nettoyage, visualisation | Niveau gratuit ; abonnement pour le parcours complet |
Author
Josef Waples
Je suis rédacteur et éditeur dans le domaine de la science des données. Je suis particulièrement intéressé par l'algèbre linéaire, les statistiques, R, etc. Je joue également beaucoup aux échecs !
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