Les meilleurs cours pour apprendre pandas, NumPy et scikit-learn quand on utilise Excel (2026)

4. Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science - Udemy

Le cours Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science d’Alexander Hagmann sur Udemy convient aux analystes qui veulent Python sans quitter le classeur.

• Niveau : Connaissances de base d’Excel et notions de code Python requises
• Durée : 7 h 34 min
• Coût : 19,99 $
• Idéal pour : Exécuter pandas et scikit-learn directement dans les cellules Excel

Le cours utilise la fonctionnalité Python in Excel de Microsoft pour écrire du code pandas, seaborn et scikit-learn directement dans les cellules, à travers des projets sur les recettes de films, les cours du Dow Jones et les tableaux de médailles olympiques. Sa page Udemy affiche une note de 4,2 sur 5 pour 261 évaluations, et Udemy l’affichait à 19,99 $ aux États-Unis lors de notre vérification du 12 novembre 2026.

La contrainte se trouve dans les prérequis : un PC Windows avec un abonnement Microsoft 365 (pas de Mac ni Linux), plus des bases Python avant de commencer. Les utilisateurs d’Excel qui partent de zéro devraient d’abord suivre Introduction to Python.

Notre recommandation : commencez par Introduction to Python de DataCamp, premier cours du parcours Associate Data Scientist in Python. Ajoutez Pandas Joins for Spreadsheet Users si les recherches représentent l’essentiel de votre travail.

Les meilleurs cours pandas, NumPy et scikit-learn

La meilleure façon d’apprendre pandas, NumPy et scikit-learn est dans l’ordre d’usage : pandas pour nettoyer et remodeler les données, NumPy pour les tableaux sous-jacents, puis scikit-learn pour modéliser. Un parcours couvre l’essentiel, et 3 cours individuels couvrent chaque bibliothèque séparément.

1. Associate Data Scientist in Python - DataCamp

Le parcours Associate Data Scientist in Python de DataCamp est le meilleur itinéraire unique de votre premier DataFrame à vos premiers modèles de machine learning.

• Niveau : 23 cours
• Durée : 90 h
• Coût : Inclus avec Premium
• Idéal pour : Apprendre pandas et scikit-learn dans un seul plan

Le parcours enchaîne Data Manipulation with pandas, Joining Data with pandas, des statistiques, Matplotlib et seaborn, puis Supervised Learning with scikit-learn et Unsupervised Learning in Python. Il vous prépare aussi au niveau Associate de la Data Scientist Certification de DataCamp.

2. Data Manipulation with pandas - DataCamp

Data Manipulation with pandas de DataCamp est le meilleur cours pandas unique pour les analystes qui connaissent déjà un peu Python.

• Niveau : Débutant
• Durée : 4 h
• Coût : Première leçon gratuite, puis inclus avec Premium
• Idéal pour : Les compétences pandas qui remplacent filtres, tris et tableaux croisés

Vous importez et nettoyez des données, calculez des statistiques descriptives et réalisez des graphiques rapides — soit l’essentiel de ce qu’un analyste fait chaque semaine dans Excel. Data Manipulation with pandas peut aussi se suivre avec l’assistant IA de DataCamp, qui crée des leçons adaptées au rôle, au niveau et aux objectifs de chaque apprenant.

3. Introduction to NumPy - DataCamp

Introduction to NumPy de DataCamp est le meilleur cours pour comprendre les tableaux sur lesquels s’appuient pandas et scikit-learn.

• Niveau : Débutant
• Durée : 4 h
• Coût : Première leçon gratuite, puis inclus avec Premium
• Idéal pour : Tableaux et calculs vectorisés

Vous créez, triez, filtrez et mettez à jour des tableaux avec le recensement des arbres de New York, une expérience proche d’une grande feuille de calcul colonne par colonne. La plupart des analystes Excel le suivent après un premier cours pandas, lorsque les tableaux commencent à apparaître dans leur code pandas.

4. Supervised Learning with scikit-learn - DataCamp

Supervised Learning with scikit-learn de DataCamp est le meilleur premier cours scikit-learn pour les analystes qui veulent des prédictions, pas seulement des rapports.

• Niveau : Intermédiaire
• Durée : 4 h
• Coût : Première leçon gratuite, puis inclus avec Premium
• Idéal pour : Vos premiers modèles de classification et de régression

Le cours s’appuie sur des jeux de données réels et est animé par George Boorman, senior data analyst chez Wayflyer, avec des exemples orientés questions business plutôt que recherche. Suivez-le quand pandas devient routinier.

Pour regrouper des clients ou des produits sans colonne cible, Unsupervised Learning in Python couvre le clustering et la réduction de dimension avec scikit-learn et SciPy.

Notre recommandation : suivez le parcours Associate Data Scientist in Python si vous voulez un plan clé en main. Si vous préférez choisir, Data Manipulation with pandas, puis Supervised Learning with scikit-learn est la voie la plus courte vers un modèle opérationnel.

Les meilleurs cours de data science Python avec certification

Le meilleur cours certifiant dépend de ce que vous cherchez : examens par rôle chez DataCamp ou certificat au nom d’un grand éditeur. Les parcours DataCamp préparent à des examens chronométrés et pratiques, tandis qu’IBM et Google délivrent des certificats professionnels via Coursera.

1. Data Analyst in Python - DataCamp

Le parcours Data Analyst in Python de DataCamp est la meilleure voie de certification pour les analystes Excel qui souhaitent rester analystes, mais avec Python.

• Niveau : 9 cours
• Durée : 36 h
• Coût : Inclus avec Premium
• Idéal pour : Les analystes qui veulent une certification Python

Le parcours vous prépare à la Data Analyst Certification de DataCamp : examens chronométrés DA101 (2 heures) et DA201 (1 heure) plus l’examen pratique DA601P, à compléter sous 30 jours. La certification est incluse avec Premium et reste valide 2 ans.

Pour un premier justificatif plus léger, Python Data Fundamentals prépare à la certification Python Data Associate, avec un examen chronométré (PY101) et un examen pratique (PY501P).

2. Data Scientist in Python - DataCamp

Le parcours Data Scientist in Python de DataCamp est la meilleure voie de certification une fois que pandas et scikit-learn ne sont plus nouveaux pour vous.

• Niveau : 9 cours
• Durée : 26 h
• Coût : Inclus avec Premium
• Idéal pour : Les analystes visant des rôles de data scientist

Il vous prépare au niveau Data Scientist de la Data Scientist Certification de DataCamp (DS101, DS201 et l’examen pratique DS601P) et ajoute ce que les postes d’analyste demandent rarement : SQL, Git, packages Python et prétraitement pour le machine learning. Suivez d’abord le parcours Associate Data Scientist in Python si vous êtes encore novice sur les bibliothèques.

3. IBM Data Science Professional Certificate - IBM

Le Data Science Professional Certificate d’IBM sur Coursera est un justificatif débutant bien connu qui couvre les 3 bibliothèques.

• Niveau : Débutant, aucune expérience préalable requise
• Durée : 4 mois à raison de 10 heures par semaine
• Coût : Inclus avec Coursera Plus
• Idéal pour : Un certificat de marque à l’issue d’une série de 12 cours

Sa page Coursera mentionne pandas, NumPy, Matplotlib, seaborn, scikit-learn et SciPy parmi les bibliothèques abordées dans ses 12 cours, sans prérequis. C’est un engagement plus important qu’un unique parcours, la page indiquant 4 mois à 10 h par semaine.

4. Google Advanced Data Analytics Professional Certificate - Google

L’Advanced Data Analytics Professional Certificate de Google sur Coursera peut être un bon justificatif pour les analystes s’ils possèdent déjà le certificat d’entrée de Google.

• Niveau : Avancé, expérience recommandée
• Durée : 6 mois à raison de 10 heures par semaine
• Coût : Inclus avec Coursera Plus
• Idéal pour : Des analystes qui passent à la régression et au machine learning

Sa page Coursera le décrit comme conçu pour les diplômés du Google Data Analytics Certificate, couvrant l’analyse statistique, Python, les modèles de régression et le machine learning sur 7 cours. Les utilisateurs d’Excel sans ce bagage trouveront le démarrage abrupt, et les cours sont moins interactifs que sur DataCamp.

Notre recommandation : Data Analyst in Python de DataCamp est le justificatif le plus direct pour un analyste Excel qui passe à Python. Choisissez le Data Science Professional Certificate d’IBM si un certificat de marque compte plus pour vous qu’une preuve de compétences fondée sur des examens.

Les meilleurs cours gratuits sur pandas, NumPy et scikit-learn

Le meilleur cours gratuit sur pandas est Pandas de Kaggle Learn, et Intro to Machine Learning de Kaggle est la meilleure suite gratuite. Les cours d’introduction de DataCamp ouvrent avec une première leçon gratuite, suffisante pour voir si le format vous convient.

1. Pandas - Kaggle Learn

Le cours Pandas de Kaggle Learn est la meilleure façon gratuite de pratiquer pandas dans le navigateur.

• Niveau : Suppose des bases en Python
• Durée : 4 heures
• Coût : Gratuit, comme tous les cours Kaggle Learn
• Idéal pour : Pratique pandas gratuite avec attestation

Ses 6 leçons associent un court tutoriel à un notebook d’exercices, de la lecture/écriture de données au groupement, tri et combinaison de tables. Il suppose d’avoir suivi le cours Python de Kaggle, et ne traduit pas vos habitudes Excel.

2. Intro to Machine Learning - Kaggle Learn

Intro to Machine Learning de Kaggle Learn est le meilleur premier aperçu gratuit de la construction et de la validation d’un modèle.

• Niveau : Intermédiaire
• Durée : 3 heures
• Coût : Gratuit, comme tous les cours Kaggle Learn
• Idéal pour : Un premier modèle gratuit après pandas

Ses 7 leçons vont du fonctionnement des modèles à la validation, du sous-apprentissage et surapprentissage jusqu’aux forêts aléatoires. C’est court, attendez-vous à un premier modèle plutôt qu’à des bases complètes de scikit-learn.

3. Introduction to Python et Python for Spreadsheet Users, leçon 1 - DataCamp

Les premières leçons d’Introduction to Python et de Python for Spreadsheet Users de DataCamp sont gratuites, sans abonnement.

• Niveau : Débutant
• Durée : Environ 1 heure par leçon gratuite
• Coût : Gratuit
• Idéal pour : Tester si l’apprentissage interactif vous convient

Une première leçon gratuite ne couvre pas tout le cours, mais elle suffit pour écrire vos premières lignes de Python et voir si le format interactif vous convient. Les tutoriels gratuits de DataCamp complètent le reste, du tutoriel Python in Excel au guide pandas mentionné plus haut.

Notre recommandation : le cours gratuit Pandas de Kaggle Learn est la meilleure option gratuite, suivi de son Intro to Machine Learning. Utilisez les premières leçons gratuites d’Introduction to Python et de Python for Spreadsheet Users pour essayer un cours bâti autour des habitudes Excel.

Notre méthode de sélection

Nous avons conçu cette liste pour des analystes qui passent d’Excel à Python, pas pour des programmeurs ajoutant une bibliothèque.

• Nous avons vérifié en direct chaque note, volume d’avis et nombre d’apprenants à la date indiquée ci-dessus.
• Nous n’affichons pas de score pour tout cours avec moins de 200 avis ; ceux-ci sont marqués « New ».
• Les notes des parcours sont calculées comme une moyenne pondérée par le nombre d’avis des cours du parcours, et non la note de la page du parcours.
• Nous avons privilégié les cours dont le contenu a été mis à jour dans les 18 derniers mois.
• Nous avons classé d’abord par adéquation à chaque objectif, puis par fraîcheur, pas par note ou popularité.
• Nous avons inclus des cours d’autres plateformes lorsqu’ils s’avéraient le meilleur choix, en le signalant.
• Nous avons favorisé les cours qui partent de tâches Excel (tableaux croisés, recherches, fichiers Excel) plutôt que les cours de programmation généraux.

Conclusion

Si vous venez d’Excel sans expérience de code, commencez par Introduction to Python de DataCamp et poursuivez avec le parcours Associate Data Scientist in Python. Le parcours débute avec ce cours : ensemble, ils couvrent tout le sujet : bases de Python, puis pandas et modèles scikit-learn dans un seul plan, avec Introduction to NumPy en complément. Si les parallèles avec Excel vous aident, suivez Python for Spreadsheet Users avant ou en parallèle.

Les analystes qui ont besoin d’un justificatif devraient suivre Data Analyst in Python, et quiconque a un budget nul devrait commencer par le cours Pandas gratuit de Kaggle Learn. Où que vous commenciez, choisissez un classeur réel de votre travail et reconstruisez-le dans pandas au fil de votre apprentissage : vous apprendrez plus que dans n’importe quel cours isolé.