Formation Séries temporelles Python

Pourquoi se former à séries temporelles avec python

lorsqu'un data scientist junior doit prévoir les ventes pour le trimestre prochain, les méthodes classiques peuvent manquer de précision. cette formation vous permet d'appliquer des modèles performants pour des prévisions fiables. vous pourrez ainsi fournir des analyses prédictives robustes pour éclairer la prise de décision.

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

Comprendre les concepts fondamentaux des séries temporelles
Manipuler et visualiser des données temporelles avec Python (Pandas)
Appliquer les modèles classiques de prévision (ARIMA, SARIMA)
Utiliser des modèles avancés comme Prophet pour la prédiction
Évaluer la performance des modèles et interpréter les résultats

Public concerné

Data Scientists junior et confirmé
Analystes de données
Ingénieurs BI
Chefs de projet souhaitant approfondir leurs compétences techniques en prédiction

Programme type

Introduction aux séries temporelles et Python

Définition et caractéristiques des séries temporelles (tendance, saisonnalité, résidus)
Manipulation de dates et heures avec Pandas (DateTimeIndex)
Visualisation de séries temporelles (Matplotlib, Seaborn)

Prétraitement et exploration des données temporelles

Gestion des valeurs manquantes et des anomalies
Décomposition de séries (adjointe, multiplicative)
Test de stationnarité (Dickey-Fuller, KPSS)

Modélisation prédictive classique (ARIMA, SARIMA)

Concepts des modèles AutoRégressifs (AR) et Moyennes Mobiles (MA)
Méthodologie Box-Jenkins : identification, estimation, validation
Implémentation des modèles ARIMA et SARIMA avec Statsmodels

Modèles avancés et évaluation

Introduction au modèle Prophet de Facebook
Comparaison des modèles et critères d'évaluation (RMSE, MAE, MAPE)
Backtesting et validation des prévisions

Vous cherchez une formation séries temporelles avec python pour vos équipes ? Recevez sous 48h une sélection personnalisée.

Demander un benchmark

Prérequis

Bonne maîtrise des fondamentaux de Python (structures de données, fonctions)
Connaissances de base en statistiques descriptives
Environnement de développement Python fonctionnel (Jupyter Notebooks recommandé)

Modalités

Durée: 3 à 4 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 mène pas à une certification d'État, mais une attestation de fin de formation sera délivrée. Elle est généralement éligible aux dispositifs de financement de la formation professionnelle continue (OPCO, FNE, CPF selon les organismes).
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›cette formation est-elle adaptée aux débutants en python ?

non, une maîtrise préalable de python et de ses bases en manipulation de données est nécessaire. la formation se concentre sur les séries temporelles.

›quels sont les logiciels ou bibliothèques python abordés ?

vous utiliserez pandas, statsmodels et prophet. des notebooks jupyter seront fournis pour les exercices.

›la formation inclut-elle des cas pratiques ?

oui, chaque module propose des exercices pratiques. vous appliquerez les concepts sur des jeux de données réels ou simulés.

›est-il possible de suivre cette formation à distance ?

oui, la formation est disponible en mode distanciel. vous accéderez à une plateforme dédiée et des sessions en visio.

Comment on sélectionne les organismes séries temporelles avec python

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

Échanger de vive voix

30 minutes pour cadrer votre besoin en Séries temporelles avec Python

Choisissez directement un créneau dans notre agenda. On cadre le niveau des participants, le format, le budget et le financement, puis vous recevez une short-list d'organismes comparés. Aucun engagement, aucun frais côté acheteur.

Réserver un créneau de 30 min Plutôt par écrit

réponse sous 48h ouvrées
partenaires Qualiopi uniquement
aide au montage du dossier OPCO
service gratuit pour l'entreprise

Échanger sur « Séries temporelles avec Python »

dites-nous le public, le nombre de participants et le calendrier : nous revenons vers vous avec une comparaison d'organismes sur ce sujet, au même format.