Data – Nettoyage des données : Méthodes pratiques pour l’entreprise | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr
# Data , Nettoyage des données : Méthodes pratiques pour l’entreprise
Cette journée de formation s’adresse aux acteurs qui manipulent quotidiennement des jeux de données. Elle commence par un rappel des causes fréquentes d’erreurs : valeurs manquantes, doublons, incohérences de format ou erreurs de saisie. Les participants découvrent ensuite les méthodes de détection automatique, la mise en place de règles de validation et les bonnes pratiques de documentation. Des ateliers pratiques, basés sur des jeux de données réels, permettent d’appliquer des scripts Python, des fonctions avancées d’Excel et des outils de data‑quality open source. Le cours aborde également la gestion des métadonnées, la traçabilité des transformations et l’intégration de contrôles qualité dans les pipelines IA. À l’issue de la formation, chaque participant possède un jeu de données nettoyé, un référentiel de règles de validation et un plan d’action pour instaurer un processus de contrôle continu au sein de son organisation.
## Objectifs pédagogiques
- Identifier les sources d’erreurs courantes dans les jeux de données
- Appliquer les méthodes de détection et de correction des valeurs manquantes
- Utiliser des scripts de nettoyage automatisés
- Mettre en place des règles de validation pour garantir la conformité
- Intégrer un processus de contrôle qualité dans les projets IA
## Programme
## Informations pratiques
- Durée : 1 jour (7 heures)
- Format : presentiel
- Prix : Sur devis , finançable OPCO
- Prérequis : Connaissances de base en manipulation de données, maîtrise d’un tableur ou d’un outil de requête SQL.
- Public visé : Professionnels souhaitant améliorer la qualité de leurs données pour des projets d’intelligence artificielle.