Comprendre
Lire le code
Identifier les données, les conditions, les boucles, les fonctions et le chemin suivi par le programme.
Formation pratique · Strasbourg et à distance
Formation Python : apprendre, automatiser et développer
Apprenez à écrire du code clair, à traiter des données ou à construire une application maintenable. Chaque parcours possède ses prérequis, son projet final et ses critères de réussite.
- Comprendre et écrire un programme
- Automatiser des tâches répétitives
- Nettoyer et analyser des données
- Tester et documenter un projet
Compétences
Coder pour produire un résultat fiable
La formation ne promet pas de « tout maîtriser ». Elle apprend à décomposer un problème, écrire une solution, vérifier son comportement et expliquer les choix réalisés.
Construire
Résoudre par étapes
Découper le besoin, choisir une structure et produire une première version testable.
Fiabiliser
Prévoir les erreurs
Valider les entrées, gérer les exceptions, journaliser et tester les cas importants.
Transmettre
Documenter le projet
Rendre l’installation, l’utilisation et la maintenance compréhensibles par une autre personne.
Parcours
Choisissez un objectif, pas une durée au hasard
Le premier parcours construit le langage. Le deuxième l’applique aux tâches et aux données. Le troisième apprend à organiser et livrer un projet destiné à évoluer.
Parcours 1
Fondations Python
21 heures
- Écrire des scripts simples
- Utiliser collections et fonctions
- Lire et produire des fichiers
- Corriger les erreurs courantes
Public : débutants, professionnels souhaitant apprendre la programmation.
Prérequis : aisance avec les fichiers et l’utilisation courante d’un ordinateur.
Parcours 2
Automatisation & data
28 heures
- Automatiser fichiers et rapports
- Consommer une API
- Nettoyer des données avec pandas
- Journaliser et sécuriser l’exécution
Public : analystes, contrôleurs, fonctions support, profils data ou métiers.
Prérequis : écrire des fonctions, utiliser listes/dictionnaires et gérer des fichiers ; niveau vérifié.
Parcours 3
Développement professionnel
35 heures
- Structurer un projet
- Gérer environnements et dépendances
- Écrire des tests automatisés
- Livrer une application documentée
Public : développeurs débutants, techniciens et professionnels qui maintiennent des outils Python.
Prérequis : maîtriser fonctions, collections, fichiers, exceptions et modules.
Projets
Un livrable qui prouve la compétence
Chaque projet part d’un besoin, utilise des données fictives ou autorisées et se termine par une démonstration, des tests et une documentation.
01
Gestionnaire de tâches en ligne de commande
Ajouter, modifier, filtrer et sauvegarder des tâches ; gérer les saisies incorrectes et expliquer la structure du programme.
02
Rapport automatisé de données
Importer plusieurs fichiers, nettoyer les valeurs, calculer les indicateurs, produire un rapport et journaliser les anomalies.
03
Application métier testée
Construire une petite API ou application de gestion, avec structure de projet, stockage, tests, configuration et guide de lancement.
Programme
Trois programmes cohérents et progressifs
Les bibliothèques et outils peuvent évoluer, mais les compétences durables restent les mêmes : logique, données, modularité, dépendances, tests et documentation.
Parcours 1
Fondations Python
À l’issue du parcours, le participant sait écrire, exécuter, corriger et expliquer un programme Python simple qui lit et produit des données.
21 heures
MODULE 1
Installer et exécuter Python
Interpréteur, éditeur, terminal, fichier source, indentation, erreurs et premiers programmes.
MODULE 2
Manipuler les données
Variables, nombres, chaînes, booléens, conversions et opérations.
MODULE 3
Contrôler le déroulement
Conditions, boucles, plages, validation des entrées et cas limites.
MODULE 4
Utiliser les collections
Listes, tuples, dictionnaires, ensembles, parcours, recherche et transformation.
MODULE 5
Créer des fonctions
Paramètres, valeur de retour, portée, décomposition et documentation courte.
MODULE 6
Lire, écrire et gérer les erreurs
Fichiers texte/CSV, chemins, context manager, exceptions et messages utiles.
MODULE 7
Organiser en modules
Imports, bibliothèque standard, séparation des responsabilités et réutilisation.
PROJET FINAL
Gestionnaire en ligne de commande
Conception, réalisation, scénarios de test, correction et démonstration.
Livrables
Code source commenté avec mesure, jeu de tests manuels, fichier de données d’exemple et guide d’utilisation.
Parcours 2
Automatisation & data
À l’issue du parcours, le participant sait automatiser un traitement de données reproductible, contrôler les anomalies et produire un résultat documenté.
28 heures
MODULE 1
Préparer l’environnement
Environnement virtuel, installation des dépendances et structure du projet.
MODULE 2
Automatiser les fichiers
Parcours de dossiers, renommage, archivage, CSV, JSON, Excel et contrôles.
MODULE 3
Interroger une API
Requête HTTP, paramètres, authentification, statut, pagination, limites et erreurs.
MODULE 4
Découvrir pandas
Series, DataFrame, import, sélection, types et exploration initiale.
MODULE 5
Nettoyer et transformer
Valeurs manquantes, doublons, texte, dates, calculs, regroupements et pivots.
MODULE 6
Combiner les sources
Concaténation, jointures, contrôles de cohérence et traçabilité des transformations.
MODULE 7
Fiabiliser l’automatisation
Configuration, secrets hors du code, exceptions, journalisation et reprise.
PROJET FINAL
Rapport automatisé
Chaîne complète d’import, contrôle, transformation, export et compte rendu des anomalies.
Livrables
Script automatisé, environnement reproductible, données d’exemple, journal d’exécution, rapport produit et documentation.
Parcours 3
Développement professionnel
À l’issue du parcours, le participant sait structurer, tester et livrer une petite application Python maintenable par une équipe.
35 heures
MODULE 1
Structurer le projet
Arborescence, modules, configuration, environnements virtuels et dépendances déclarées.
MODULE 2
Modéliser le domaine
Fonctions, classes, composition, dataclasses et séparation logique/entrées-sorties.
MODULE 3
Rendre les contrats explicites
Annotations de types, validation, interfaces, docstrings et erreurs métier.
MODULE 4
Tester automatiquement
Cas nominaux, limites, erreurs, fixtures, isolation et lecture des échecs.
MODULE 5
Stocker les données
SQLite, requêtes paramétrées, transactions, modèle simple et migration contrôlée.
MODULE 6
Exposer une interface
Commande, API web simple ou service, validation des entrées et réponses cohérentes.
MODULE 7
Versionner et revoir
Git, branches courtes, messages, revue, qualité, sécurité et dépendances.
PROJET FINAL
Application métier livrable
Spécification, code, stockage, tests, journalisation, démonstration et guide d’installation.
Livrables
Dépôt de projet, dépendances déclarées, tests automatisés, base d’exemple, configuration modèle et documentation d’installation/exploitation.
Méthode StraFormation
Pratiquer, expliquer, améliorer
Le formateur n’évalue pas seulement le résultat affiché. Il observe la démarche, la lisibilité, la gestion des erreurs et la capacité à corriger le programme.
Avant
Positionnement
Exercice court, objectif professionnel et vérification des bases nécessaires.
Pendant
Code en direct
Démonstrations courtes, exercices progressifs, défis et corrections expliquées.
Évaluation
Critères observables
Fonctionnement, lisibilité, cas limites, tests, documentation et restitution.
Après
Projet réutilisable
Code, données d’exemple, consignes de lancement et axes d’amélioration.
Organisation
Modalités et validation des acquis
L’environnement est préparé avant le démarrage pour consacrer le temps de formation à l’apprentissage et au projet.
Modalités pratiques
- FormatPrésentiel à Strasbourg ou classe à distance en direct.
- Durée21 h, 28 h ou 35 h selon le parcours.
- MatérielOrdinateur permettant d’installer ou d’utiliser l’environnement prévu.
- DonnéesJeux fictifs, anonymisés ou expressément autorisés ; aucun secret stocké dans le code.
- AccessibilitéLes besoins d’adaptation sont étudiés avant le démarrage avec StraFormation.
Validation des acquis
- Diagnostic initialExercice de code ou de logique selon le parcours.
- Évaluation continueExercices, lecture de code, débogage et revue.
- Projet finalProduction fonctionnelle évaluée avec une grille explicite.
- RestitutionDémonstration et justification des choix.
- Document remisAttestation de fin de formation selon le parcours réalisé.
Périmètre clair
Un parcours réaliste, sans promesse magique
Python couvre de nombreux métiers. Une formation de quelques jours construit une base ou une spécialisation ciblée ; elle ne remplace pas l’expérience nécessaire à la maîtrise de tous les domaines.
Inclus
Compétences démontrables
- Exercices et projet par niveau
- Environnement et dépendances documentés
- Gestion d’erreurs et tests adaptés
- Livrable présenté et expliqué
Non promis
Résultats qui exigent un autre parcours
- Maîtrise simultanée du web, de l’IA et de la data science
- Emploi ou activité freelance garantis
- Déploiement en production sans revue
- Utilisation de données ou accès non autorisés
Questions fréquentes
Avant de choisir votre formation Python
Le bon parcours dépend de ce que vous savez déjà écrire et du livrable que vous souhaitez produire.
Peut-on commencer Python sans avoir déjà programmé ?
Oui avec le parcours Fondations. Il demande seulement une aisance de base avec un ordinateur et les fichiers. Les parcours Automatisation & data et Développement exigent des bases vérifiées par un exercice de positionnement.
Quel parcours choisir pour automatiser Excel ou des fichiers CSV ?
Le parcours Automatisation & data est le plus adapté. Il traite les fichiers tabulaires, pandas, les contrôles de qualité, les API, les exports et la journalisation d’une exécution.
Le parcours data est-il une formation complète de data scientist ?
Non. Il apprend à préparer, transformer et synthétiser des données tabulaires avec Python. La statistique avancée, le machine learning et la mise en production de modèles demandent des parcours distincts.
Apprend-on à développer un site web complet ?
Le parcours Développement peut construire une API ou une petite application métier pour apprendre l’architecture, le stockage et les tests. Une application web complète avec interface, sécurité et exploitation constitue un projet plus large.
Quels outils faut-il installer ?
L’environnement est confirmé avant la session. Il comprend Python 3, un éditeur, un environnement virtuel et les bibliothèques nécessaires au parcours. Les dépendances sont isolées et documentées.
Peut-on travailler sur nos propres données ?
Oui si leur utilisation est autorisée et compatible avec la formation. Sinon, StraFormation utilise des données fictives ou anonymisées reproduisant la structure et les difficultés du cas métier.
La formation prépare-t-elle à un examen ou garantit-elle un emploi ?
Non sur cette page. Elle valide des compétences par des exercices et un projet. Une préparation à un examen ou un accompagnement vers l’emploi doit faire l’objet d’un objectif et d’un dispositif distincts.
La formation est-elle automatiquement finançable avec le CPF ?
Aucune éligibilité automatique n’est affirmée. Les possibilités de financement sont étudiées selon le parcours, la situation du client et les justificatifs disponibles au moment de la demande.
Parcours complémentaires
Reliez Python à vos outils et à votre métier
Ces formations complètent Python selon l’objectif : automatiser des processus, sécuriser les scripts, comprendre les données ou maîtriser l’environnement Linux.
Automatisation
n8n et agents IA
Construire des workflows et connecter des services.
Découvrir →Sécurité
Cybersécurité
Protéger les accès, les données et les applications.
Découvrir →Données
GA4 et reporting
Mesurer, contrôler et analyser les données digitales.
Découvrir →Systèmes
Unix / Linux
Comprendre l’environnement d’exécution et l’administration.
Découvrir →Votre prochaine étape
Partons de ce que vous voulez réellement construire
Présentez-nous votre niveau, vos tâches et le projet attendu. StraFormation confirme le parcours, les prérequis, le programme et les modalités adaptés.