Cours
Introduction à l'importation de données en Python
3 h
338.5K
Vous avez décidé d'apprendre Python — un choix évident, tant une grande partie du monde de la data science (offres d'emploi, écosystème open source, workflows autour des LLM) le considère désormais comme un prérequis plutôt qu'un simple atout.
\nReste à savoir où apprendre Python, surtout si vous ne partez pas de zéro et que vous pensez déjà en data frames, vecteurs ou procédures — simplement dans un autre langage.
\nVous n'êtes pas seul. Le sujet a été étudié, et nous avons compilé une liste pour vous guider. Nous évaluons les plateformes selon quatre critères :
\n- \n
- Passerelle linguistique directe : est-ce que le contenu met explicitement en parallèle la syntaxe et les workflows de votre langage actuel avec Python, ou s'agit-il d'un Python enseigné ex nihilo ? \n
- Pertinence pour les workflows d'analyste : focus sur la préparation des données, la visualisation et la modélisation statistique, plutôt que sur de la programmation généraliste peu utile au quotidien \n
- Pratique guidée : écrivez et exécutez du vrai code Python dans la leçon, au lieu de simplement lire des explications \n
- Profondeur au-delà de la passerelle : existe-t-il une suite claire une fois la transition amorcée, ou la progression s'arrête-t-elle là ? \n
1. Python for R Users / Python for MATLAB Users — DataCamp
\nLes cours Python for R Users et Python for MATLAB Users de DataCamp sont en tête de cette liste, car ils sont conçus spécifiquement pour cette transition — pas de simples contenus débutants reconditionnés.
\n- \n
- Niveau : Intermédiaire ; suppose une maîtrise préalable de R ou MATLAB, pas des débutants en programmation \n
- Durée : Quelques heures chacun, à votre rythme \n
- Coût : Démarrage gratuit ; accès complet inclus avec un abonnement DataCamp \n
- Idéal pour : des analystes R ou MATLAB qui veulent voir leurs modèles mentaux — data frames, opérations vectorisées, graphiques — transposés explicitement vers pandas, NumPy et matplotlib \n
Aucun de ces cours ne vous fait perdre du temps sur des notions déjà acquises dans un autre langage — l'idée est la traduction, pas la rééducation. De plus, l'AI Tutor de DataCamp comprend que vous arrivez avec une expérience de programmation : lorsque vous butez, il peut expliquer une erreur pandas en la rapprochant d'un data frame R ou d'une matrice MATLAB, plutôt que de repartir de zéro à chaque fois.
\n\n
2. Python for SAS Users — O'Reilly
\nPython for SAS Users, par Randy Betancourt et Sarah Chen, est une bonne option pour les programmeurs SAS qui veulent une mise en correspondance dense et directe des concepts SAS vers Python et pandas.
\n- \n
- Niveau : Intermédiaire ; rédigé pour des programmeurs SAS en poste, pas des débutants \n
- Durée : À votre rythme ; environ 8 heures de lecture/pratique \n
- Coût : Inclus dans un abonnement O'Reilly \n
- Idéal pour : des programmeurs SAS qui souhaitent des comparaisons ligne à ligne entre des procédures SAS connues et leurs équivalents en Python/pandas \n
Le livre 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 et 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.
\n3. Coming From Stata — Coding for Economists
\nComing From Stata, partie de la ressource gratuite Coding for Economists d'Arthur Turrell, est une bonne option pour les utilisateurs STATA qui cherchent une référence de syntaxe directe et complète plutôt qu'un cours structuré.
\n- \n
- Niveau : Intermédiaire ; suppose une aisance préalable en Stata \n
- Durée : Référence en libre-service ; à votre rythme \n
- Coût : Gratuit \n
- Idéal pour : des analystes STATA, en particulier en économie et sciences sociales \n
Ce n'est ni un cours vidéo ni une plateforme avec évaluation — c'est un tableau de référence maintenu et gratuit qui associe directement des commandes Stata à pandas, statsmodels, pyfixest et d'autres bibliothèques Python, couvrant l'import de données, la sélection d'échantillon, les jointures, les remaniements, les données de panel, les régressions et la visualisation. À savoir d'emblée : puisqu'il s'agit d'une référence et non d'un cours, il n'y a pas de séquence pédagogique structurée ni de pratique intégrée — vous cherchez ce dont vous avez besoin au moment où vous en avez besoin, ce qui convient à certains apprenants plus qu'à d'autres.
\n4. Python for Data Analysis — UC Berkeley Extension
\nPython for Data Analysis est une bonne option pour les analystes qui préfèrent des sessions en direct, animées par un formateur, plutôt que des vidéos en autonomie ou du matériel de référence.
\n- \n
- Niveau : Intermédiaire ; suppose un niveau licence en statistiques, mais une expérience limitée en programmation \n
- Durée : Plusieurs semaines, sessions Live Online programmées via Zoom \n
- Coût : Payant, tarification formation continue universitaire \n
- Idéal pour : des analystes qui veulent un formateur en temps réel et une cohorte avec qui progresser \n
Le cours couvre l'import et l'export de données, la connexion à des bases, et l'utilisation des DataFrames pandas pour la sélection et la transformation. Il s'adresse à des profils qui pensent déjà en termes statistiques mais veulent Python comme outil pour mettre en œuvre ces analyses à l'échelle. Contrairement aux offres de DataCamp ou O'Reilly, il ne transpose pas la syntaxe depuis un langage précis — la valeur ajoutée ici, c'est l'enseignement en direct, pas la traduction.
\n5. Dataquest - Python Courses
\nDataquest est une bonne option pour les analystes ayant suivi une passerelle entre langages ailleurs et qui souhaitent une plateforme plus approfondie, orientée projets, pour acquérir une réelle aisance en Python.
\n- \n
- Niveau : Débutant à intermédiaire \n
- Durée : À votre rythme ; les parcours complets durent 20 heures et plus \n
- Coût : Offre gratuite disponible ; abonnement pour l'accès complet aux parcours \n
- Idéal pour : des analystes qui veulent pratiquer dans le navigateur en écrivant du Python depuis une page blanche \n
Le parcours data analyst de Dataquest couvre les fondamentaux de Python, pandas, le nettoyage des données et la visualisation à travers des leçons basées sur des projets.
\nTableau comparatif
\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
\n
\n| 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 commencer ; 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 en autonomie, pas de structure de cours |
| 4 | UC Berkeley Extension | Python for Data Analysis | pandas, bases de données, import/export de données, cours en direct | Payant ; sessions Live Online sur plusieurs semaines |
| 5 | Dataquest | Parcours Data Analyst in Python | Maîtrise générale de Python, pandas, nettoyage, visualisation | Offre gratuite ; 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 !
Sujets