Guide Ultime de Python 2025

Toutes les bases pour exceller en data science.

📌 Introduction

Python est l'outil indispensable des data scientists. Sa puissance et sa simplicité permettent d'analyser des données, de construire des modèles de machine learning ou encore de développer des API en un temps record.

🔍 Pourquoi Python ?

Syntaxe claire et lisible
Énorme écosystème de bibliothèques
Support communautaire open source
Intégration facile avec bases de données et outils cloud

🧰 Bibliothèques essentielles

1. NumPy – Calcul numérique

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
produit = np.dot(a, b)

2. Pandas – Manipulation de données

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
df.info()
df["revenu_moyen"] = df["revenu"].mean()

3. Matplotlib & Seaborn – Visualisation

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.histplot(df["âge"], kde=True)
plt.title("Distribution des âges")
plt.show()

4. Scikit-learn – Machine Learning

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

X = df[["âge", "revenu"]]
y = df["achat"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

print(classification_report(y_test, y_pred))

5. Statsmodels – Analyse statistique

import statsmodels.api as sm

X = sm.add_constant(df["revenu"])
model = sm.OLS(df["score"], X).fit()
print(model.summary())

6. XGBoost / LightGBM / CatBoost – Boosting avancé

import xgboost as xgb

dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
params = {"objective": "binary:logistic"}
bst = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=10)

🔄 Workflow type

1. Collecte de données

import requests

url = "https://api.exemple.com/data"
reponse = requests.get(url)
donnees = reponse.json()

2. Nettoyage & Prétraitement

df.dropna(inplace=True)
df["âge"] = df["âge"].astype(int)

3. Exploration des données (EDA)

df.describe()
df["catégorie"].value_counts()
sns.pairplot(df, hue="cible")

4. Feature Engineering

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
df[["revenu", "âge"]] = scaler.fit_transform(df[["revenu", "âge"]])

5. Modélisation & Évaluation

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

print(confusion_matrix(y_test, y_pred))

6. Interprétation des résultats

import shap

explainer = shap.Explainer(model, X_train)
shap_values = explainer(X_test)
shap.plots.beeswarm(shap_values)

7. Déploiement (optionnel)

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route("/predict", methods=["POST"])
def predict():
    data = request.get_json()
    prediction = model.predict([data["features"]])
    return jsonify(prediction=prediction.tolist())

📁 Structure conseillée

mon_projet/ ├── data/ │   ├── raw/ │   └── processed/ ├── notebooks/ ├── src/ │   ├── scripts/ │   ├── models/ │   └── app/ ├── tests/ ├── docs/ ├── requirements.txt └── README.md

🎓 Ressources recommandées

"Python pour l'analyse de données" – Wes McKinney
Kaggle : compétitions et datasets
OpenClassrooms : formations en ligne
Documentation Scikit-learn
Fast.ai – cours gratuits en deep learning

✅ Conseils pratiques

Ne négligez jamais l'étape de nettoyage des données.
Commencez simple avant de passer à des modèles complexes.
Documentez chaque étape de vos notebooks et scripts.
Automatisez vos pipelines avec Airflow ou Prefect.

🚀 Conclusion

Maîtriser Python en data science va au-delà du simple code : c'est comprendre la donnée, modéliser intelligemment et livrer des solutions à impact. Ce guide vous donne les clés pour réussir vos projets en 2025 et au-delà.