Data Cleaning & Imputation Avancée : Maîtrise de la Qualité des Données

Pourquoi se former à data cleaning et imputation avancée

vos jeux de données comportent souvent des valeurs manquantes. des incohérences peuvent fausser vos analyses. la qualité des données impacte directement la pertinence des modèles prédictifs. une donnée non nettoyée représente un coût opérationnel certain.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

identifier les différentes sources d'erreurs et d'incohérences dans les jeux de données.
appliquer des méthodes robustes de détection et de correction des outliers.
maîtriser diverses techniques d'imputation univariée et multivariée des valeurs manquantes.
sélectionner l'approche d'imputation la plus pertinente en fonction du type de données et de l'objectif analytique.
évaluer l'impact des stratégies de nettoyage et d'imputation sur la performance des modèles machine learning.

Public concerné

Data Scientists souhaitant approfondir leurs compétences en preprocessing.
Data Analysts confrontés à des données de qualité variable.
Ingénieurs Machine Learning désireux d'optimiser leurs pipelines de données.
Chefs de projet BI responsables de la fiabilité des tableaux de bord.

Programme type

Module 1 : Audit et diagnostic des données

revue des types de données et de leurs problématiques.
identification des valeurs manquantes et de leurs typologies (MCAR, MAR, MNAR).
détection des doublons et des incohérences syntaxiques/sémantiques.
analyse exploratoire de données (EDA) orientée qualité.

Module 2 : Nettoyage et transformation des données

gestion des valeurs aberrantes (outliers) : détection statistique et graphique.
méthodes de correction et de suppression des outliers (Winsorization, Trimming).
harmonisation des formats et des unités.
standardisation et normalisation pour la modélisation.

Module 3 : Techniques d'imputation des valeurs manquantes

imputation par la moyenne, la médiane, le mode (univariée).
régression linéaire et logistique pour l'imputation (multivariée).
méthodes d'imputation avancées : k-NN, MICE (Multiple Imputation by Chained Equations).
utilisation de bibliothèques Python (Pandas, Scikit-learn, Fancyimpute) pour l'imputation.

Module 4 : Validation et impact sur la modélisation

évaluation des stratégies d'imputation : comparaison des distributions.
impact des données nettoyées sur la performance des algorithmes ML.
mise en place de pipelines de nettoyage et d'imputation automatisés.
cas pratiques sur des jeux de données réels issus de différents secteurs.

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Prérequis

connaissance des concepts fondamentaux de la statistique descriptive.
maîtrise de l'environnement Python et de la bibliothèque Pandas.

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 2 800 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: cette formation ne conduit pas à une certification reconnue par l'État, mais une attestation de suivi est délivrée. un financement via votre OPCO ou le plan de développement des compétences de votre entreprise est généralement possible.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels sont les outils logiciels utilisés durant la formation ?

nous utilisons principalement Python avec les bibliothèques Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib et Seaborn pour les exercices pratiques.

›la formation inclut-elle des cas pratiques ?

oui, chaque module intègre des exercices pratiques et des études de cas basés sur des jeux de données réels ou des simulations proches de la réalité professionnelle.

›faut-il apporter son propre ordinateur ?

nous recommandons d'apporter votre ordinateur portable si vous souhaitez conserver votre environnement de travail, sinon un poste de travail équipé sera mis à votre disposition.

›quel est le niveau de difficulté de cette formation ?

cette formation est de niveau intermédiaire à avancé, conçue pour des professionnels ayant déjà des bases en manipulation de données et en programmation Python.

Comment on sélectionne les organismes data cleaning et imputation avancée

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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aide au montage du dossier OPCO
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