Comment apprendre Python à partir de zéro en 2026 : Un guide spécialisé

Qu'est-ce qui rend Python si populaire ?

En décembre 2025, Python reste le langage de programmation le plus populaire selon l'indice TIOBE. Au fil des ans, Python est devenu l'un des langages de programmation les plus populaires en raison de sa simplicité, de sa polyvalence et de son large éventail d'applications.

La popularité de Python

Ces raisons expliquent également pourquoi ce langage est très apprécié dans le domaine de la science des données, car il permet aux scientifiques de données de se concentrer davantage sur l'interprétation des données plutôt que sur les complexités du langage.

Examinons ces facteurs plus en détail.

Les principales caractéristiques de Python

Examinons de plus près certaines des fonctionnalités de Python qui en font un langage de programmation aussi polyvalent et largement utilisé :

• Lisibilité. Python est reconnu pour sa syntaxe claire et lisible, qui ressemble dans une certaine mesure à l'anglais.
• Facile à apprendre. La lisibilité de Python permet aux débutants d'apprendre relativement facilement ce langage et de comprendre le fonctionnement du code.
• Polyvalence. Python n'est pas limité à un seul type de tâche ; il peut être utilisé dans de nombreux domaines. Que vous soyez intéressé par le développement web, l'automatisation des tâches ou la science des données, Python dispose des outils nécessaires pour vous aider à atteindre vos objectifs.
• Support de bibliothèque complet. Il est fourni avec une vaste bibliothèque standard qui comprend du code pré-écrit pour diverses tâches, ce qui vous permet de gagner du temps et d'économiser vos efforts. De plus, la communauté dynamique de Python a développé des milliers de paquets tiers qui étendent encore davantage les fonctionnalités de Python.
• Indépendance vis-à-vis de la plateforme. L'un des principaux avantages de ce langage est qu'il est possible d'écrire son code une seule fois et de l'exécuter sur n'importe quel système d'exploitation. Cette fonctionnalité fait de Python un excellent choix si vous travaillez au sein d'une équipe utilisant différents systèmes d'exploitation.
• Langue interprétée. Python est un langage interprété, ce qui signifie que le code est exécuté ligne par ligne. Cela peut faciliter le débogage, car vous pouvez tester de petits morceaux de code sans avoir à compiler l'ensemble du programme.
• Open source et gratuit. Il s'agit également d'un langage open source, ce qui signifie que son code source est librement accessible et peut être distribué et modifié. Cela a conduit à la constitution d'une importante communauté de développeurs qui contribuent à son développement et créent un vaste écosystème de bibliothèques Python.
• Typage dynamique. Python est un langage à typage dynamique, ce qui signifie qu'il n'est pas nécessaire de déclarer le type de données d'une variable lors de sa création. L'interpréteur Python déduit le type, ce qui rend le code plus flexible et plus facile à utiliser.

Pourquoi est-il si avantageux d'apprendre Python ?

L'apprentissage de Python présente de nombreux avantages. Outre sa grande popularité, Python trouve des applications dans de nombreux secteurs, de la technologie à la finance, en passant par la santé et bien d'autres encore. L'apprentissage de Python ouvre de nombreuses opportunités professionnelles et garantit de meilleurs résultats de carrière. Voici comment procéder :

Python dispose d'une grande variété d'applications.

Nous avons déjà évoqué la polyvalence de Python, mais examinons quelques exemples spécifiques d'utilisation :

• Science des données. Python est largement utilisé dans l'analyse et la visualisation de données, avec des bibliothèques telles que Pandas, NumPy et Matplotlib qui s'avèrent particulièrement utiles.
• Développement web. Des frameworks tels que Django et Flask sont utilisés pour le développement web backend.
• Développement de logiciels. Vous pouvez utiliser Python dans le développement de logiciels pour la création de scripts, l'automatisation et les tests.
• Développement de jeux. Vous pouvez également l'utiliser pour le développement de jeux à l'aide de bibliothèques telles que PyGame et tkinter.
• Apprentissage automatique et intelligence artificielle. Les bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn contribuent à la popularité de Python dans ce domaine. Découvrez comment apprendre l'IA dans un guide séparé.

Il existe une forte demande pour les compétences en Python.

Avec l'essor de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, les compétences en Python sont très recherchées. Selon un rapport publié en 2024 par GitHub, Python était le langage de programmation le plus recherché parmi les personnes interrogées, avec 41,9 % des voix. C'était également l'une des langues les plus admirées de la liste.

Les entreprises de nombreux secteurs recherchent des professionnels capables d'utiliser Python pour extraire des informations à partir de données, créer des modèles d'apprentissage automatique et automatiser des tâches. Les certifications Python sont également très recherchées. 

Apprendre Python peut considérablement améliorer votre employabilité et vous ouvrir un large éventail d'opportunités professionnelles. Selon les données de Glassdoor, les développeurs Python aux États-Unis gagnent en moyenne 120 000 dollars par an. 

Python est un excellent choix pour l'intelligence artificielle.

Vous avez probablement constaté un grand engouement pour l'IA au cours de l'année écoulée. Python est l'un des langages de prédilection pour l'intelligence artificielle (IA) en raison de sa simplicité, de sa polyvalence et de son écosystème de bibliothèques robuste. Sa syntaxe claire permet aux développeurs de se concentrer sur la résolution de problèmes complexes plutôt que de se préoccuper du code, ce qui le rend idéal pour l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (ML). Les bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn permettent le développement de modèles de pointe, tandis que des outils tels que Pandas et NumPy simplifient la préparation des données. Qu'il s'agisse de créer des chatbots, des systèmes de recommandation ou des applications de vision par ordinateur, l'adaptabilité de Python lui permet de prendre en charge un large éventail de tâches d'IA.

De plus, l'indépendance vis-à-vis des plateformes et la communauté solidaire de Python en font un choix accessible pour les débutants et les professionnels. De l'apprentissage profond au traitement du langage naturel en passant par la robotique, Python stimule l'innovation dans tous les secteurs et renforce son rôle de fondement des technologies basées sur l'intelligence artificielle. L'apprendre dès maintenant pourrait vous être très utile pour un avenir qui semble de plus en plus influencé par l'IA. 

Combien de temps faut-il pour maîtriser Python ?

Bien que Python soit l'un des langages de programmation les plus faciles à apprendre, il nécessite tout de même de la persévérance et de la pratique. Le temps nécessaire pour apprendre Python peut varier considérablement en fonction de votre expérience préalable en programmation, de la complexité des concepts que vous essayez de comprendre et du temps que vous pouvez consacrer à l'apprentissage.

Cependant, avec un plan d'apprentissage structuré et des efforts constants, il est souvent possible d'acquérir les bases en quelques semaines et d'atteindre un certain niveau de maîtrise en quelques mois.

Les ressources en ligne peuvent vous fournir une base solide pour vos compétences et leur durée peut varier. À titre d'exemple, notre cursus de compétences en programmation Python, qui couvre les compétences nécessaires pour coder efficacement, nécessite environ 24 heures d'étude, tandis que notre cursus professionnel d'analyste de données avec Python nécessite environ 36 heures d'étude. Bien entendu, le parcours pour devenir un véritable Pythonista est un processus à long terme, et une grande partie de vos efforts devra être consacrée à l'autoformation, en plus de méthodes plus structurées.

À titre de comparaison entre le temps nécessaire pour apprendre Python et d'autres langages :

Tableau comparatif du temps nécessaire pour apprendre différents langages de programmation

Comment apprendre Python en 2026 : Six étapes pour réussir

Examinons comment vous pouvez vous y prendre pour apprendre Python. Ce guide étape par étape suppose que vous débutez dans l'apprentissage de Python, ce qui signifie que vous devrez commencer par les bases et progresser progressivement.

1. Comprenez pourquoi vous apprenez Python

Tout d'abord, il est essentiel de déterminer vos motivations pour apprendre Python. Il s'agit d'un langage polyvalent qui peut être utilisé dans divers contextes. Par conséquent, comprendre pourquoi vous souhaitez apprendre Python vous aidera à élaborer un plan d'apprentissage sur mesure.

Que vous souhaitiez automatiser des tâches, analyser des données ou développer des logiciels, avoir un objectif clair en tête vous permettra de rester motivé et concentré tout au long de votre parcours d'apprentissage. Voici quelques questions que vous pourriez vous poser :

• Quels sont mes objectifs professionnels ? Envisagez-vous une carrière dans la science des données, le développement web, l'ingénierie logicielle ou un autre domaine où Python est couramment utilisé ?
• Quels problèmes est-ce que je cherche à résoudre ? Souhaitez-vous automatiser des tâches, analyser des données, créer un site web ou développer un modèle d'apprentissage automatique ? Python peut être utilisé pour toutes ces tâches et bien d'autres encore.
• Qu'est-ce qui m'intéresse ? Souhaitez-vous travailler avec des données ou développer des applications ? Ou peut-être êtes-vous intéressé par l'intelligence artificielle ? Vos centres d'intérêt peuvent guider votre parcours d'apprentissage.
• Quel est mon niveau de compétence actuel ? Si vous êtes débutant, la simplicité et la lisibilité de Python en font un excellent premier langage. Si vous êtes un programmeur expérimenté, Python pourrait vous intéresser en raison de ses bibliothèques et frameworks performants.

Les réponses à ces questions détermineront la manière dont vous structurerez votre parcours d'apprentissage, ce qui est particulièrement important pour les étapes suivantes.

2. Commencer avec les bases de Python

Comprendre les bases de Python

Python met l'accent sur la lisibilité du code et permet d'exprimer des concepts en moins de lignes de code. Il est recommandé de commencer par acquérir les concepts fondamentaux tels que les variables, les types de données et les opérateurs.

Notre cours d'introduction à Python couvre les bases de Python pour l'analyse de données, vous aidant ainsi à vous familiariser avec ces concepts.

Installation de Python et configuration de votre environnement

Pour commencer à coder en Python, il est nécessaire d'installer Python et de configurer votre environnement de développement. Vous pouvez télécharger Python depuis le site officiel, utiliser Anaconda Python ou commencer avec DataLab pour vous familiariser avec Python dans votre navigateur.

Pour obtenir des explications détaillées sur la configuration, veuillez consulter notre guide sur l'installation de Python.

Écrivez votre premier programme Python

Commencez par écrire un programme Python simple, tel qu'un script classique « Bonjour, le monde ! ». Ce processus vous aidera à comprendre la syntaxe et la structure du code Python. Notre tutoriel Python pour débutants vous présentera certaines de ces notions fondamentales.

Structures de données Python

Python propose plusieurs structures de données intégrées telles que les listes, les tuples, les ensembles et les dictionnaires. Ces structures de données sont utilisées pour stocker et manipuler les données dans vos programmes. Nous proposons un cours consacré aux structures de données et aux algorithmes en Python, qui couvre un large éventail de ces aspects.

Contrôle du flux dans Python

Les instructions de contrôle de flux, telles que les instructions if, les boucles for et les boucles while, permettent à votre programme de prendre des décisions et de répéter des actions. Nous proposons un tutoriel sur les instructions if, ainsi que sur les boucles while et les boucles for.

Fonctions en Python

Les fonctions en Python sont des blocs de code réutilisables qui exécutent une tâche spécifique. Vous pouvez définir vos propres fonctions et utiliser les fonctions Python intégrées. Nous proposons un cours sur la rédaction de fonctions en Python qui couvre les meilleures pratiques pour écrire des fonctions complexes, maintenables et réutilisables.

3. Maîtrisez les concepts intermédiaires de Python

Une fois que vous maîtrisez les bases, vous pouvez passer à des sujets plus avancés. Une fois encore, ces notions sont essentielles pour acquérir une bonne compréhension de Python et vous aideront à résoudre toute une série de problèmes et de situations que vous pourriez rencontrer lors de l'utilisation de ce langage de programmation.

Gestion des erreurs et exceptions

Python fournit des outils pour gérer les erreurs et les exceptions dans votre code. Il est essentiel de comprendre comment utiliser les blocs try/except et lever des exceptions pour écrire des programmes Python robustes. Nous disposons d'un guide dédié à la gestion des exceptions et des erreurs en Python qui peut vous aider à résoudre les problèmes liés à votre code.

Utilisation des bibliothèques en Python

La puissance de Python provient de son vaste écosystème de bibliothèques. Apprenez à importer et à utiliser des bibliothèques courantes telles que NumPy pour le calcul numérique, pandas pour la manipulation de données et matplotlib pour la visualisation de données. Dans un autre article, nous présentons les principales bibliothèques Python pour la science des données, qui peuvent fournir davantage de contexte sur ces outils.

Programmation orientée objet en Python

Python prend en charge la programmation orientée objet (POO), un paradigme qui vous permet de structurer votre code autour d'objets et de classes. Comprendre les concepts de la programmation orientée objet, tels que les classes, les objets, l'héritage et le polymorphisme, peut vous aider à écrire un code plus organisé et plus efficace.

Pour approfondir vos connaissances en programmation orientée objet en Python, nous vous invitons à consulter notre cours en ligne, qui explique comment créer des classes et exploiter des techniques telles que l'héritage et le polymorphisme afin de réutiliser et d'optimiser votre code.

4. Apprendre par la pratique

L'une des méthodes les plus efficaces pour apprendre Python consiste à l'utiliser activement. Vous souhaitez réduire au minimum le temps consacré à l'apprentissage de la syntaxe et commencer à travailler sur des projets dès que possible. Cette approche d'apprentissage par la pratique consiste à appliquer les concepts que vous avez appris au cours de vos études à des projets et des exercices concrets.

Heureusement, de nombreuses ressources DataCamp utilisent cette méthode d'apprentissage par la pratique, mais voici quelques autres moyens de mettre en pratique vos compétences :

• Acceptez des projets qui vous stimulent. Travaillez sur des projets qui vous intéressent. Il peut s'agir d'un simple script permettant d'automatiser une tâche, d'un projet d'analyse de données ou même d'une application web.
• Participez à des webinaires et à des sessions de codage en direct. Vous trouverez de nombreux webinaires et événements en ligne DataCamp où vous pourrez coder en même temps que le formateur. Cette méthode peut constituer un excellent moyen d'acquérir de nouveaux concepts et d'observer leur application en temps réel.
• Appliquez ce que vous avez appris à vos propres idées et projets. Veuillez essayer de recréer les projets ou outils existants que vous trouvez utiles. Cela peut constituer une expérience très enrichissante, car cela vous oblige à comprendre comment quelque chose fonctionne et comment vous pouvez le mettre en œuvre vous-même.

Une série de projets Python sur DataCamp Projects

5. Construire un portefeuille de projets

Au fur et à mesure que vous terminez vos projets, veuillez les compiler dans un portfolio. Ce portfolio doit refléter vos compétences et vos centres d'intérêt, et être adapté à la carrière ou au secteur qui vous intéresse. Veuillez vous efforcer de rendre vos projets originaux et de mettre en avant vos compétences en matière de résolution de problèmes.

Nous avons dressé une liste de plus de 60 projets Python pour tous les niveaux dans un article séparé, mais voici quelques suggestions de projets pour différents niveaux :

• Débutants. Des projets simples tels qu'un jeu de devinettes, une application de liste de tâches ou une analyse de données de base à partir d'un ensemble de données qui vous intéresse.
• Intermédiaire. Des projets plus complexes tels qu'un outil de web scraping, un site web de blog utilisant Django ou un modèle d'apprentissage automatique utilisant Scikit-learn.
• Avancé. Projets à grande échelle tels qu'une application web full-stack, un projet complexe d'analyse de données ou un modèle d'apprentissage profond utilisant TensorFlow ou PyTorch.

Nous proposons un guide complet sur la manière de constituer un excellent portfolio en science des données, qui comprend divers exemples. Et n'oubliez pas : vous pouvez constituer votre portfolio avec DataCamp afin de mettre en valeur vos compétences.

6. Continuez à vous mettre au défi

Ne cessez jamais d'apprendre. Une fois que vous maîtrisez les bases, recherchez des tâches et des projets plus complexes. Spécialisez-vous dans des domaines pertinents pour vos objectifs professionnels ou vos intérêts personnels. Qu'il s'agisse de science des données, de développement web ou d'apprentissage automatique, il y a toujours de nouvelles connaissances à acquérir dans le domaine de Python. N'oubliez pas que l'apprentissage de Python est un marathon, pas un sprint. Continuez à vous exercer, restez curieux et n'ayez pas peur de commettre des erreurs.

Exemple de plan d'apprentissage Python

Ci-dessous, nous avons élaboré un plan d'apprentissage potentiel indiquant où concentrer votre temps et vos efforts si vous débutez avec Python. Veuillez noter que les délais, les domaines concernés et les progrès réalisés dépendent de nombreux facteurs. Nous souhaitons rendre ce plan aussi concret et pratique que possible, c'est pourquoi nous vous recommandons des projets sur lesquels vous pouvez travailler au fur et à mesure de votre progression.

Mois 1 à 3 : Notions fondamentales sur Python et la manipulation de données

Maîtrisez les concepts de programmation de base et intermédiaires. Commencez par réaliser des projets simples dans votre domaine de spécialisation. Par exemple, si vous vous intéressez à la science des données, vous pourriez commencer par analyser un ensemble de données à l'aide de pandas et visualiser les données avec matplotlib.

• Notions de base sur Python. Commencez par les bases de Python. Cela implique de comprendre la syntaxe, les types de données, les structures de contrôle, les fonctions, etc.
• Manipulation des données. Apprenez à traiter et à manipuler des données à l'aide de bibliothèques Python telles que pandas et NumPy. Il s'agit d'une compétence essentielle pour tout poste lié à Python, en particulier dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Ressources et projets recommandés

• Principes fondamentaux de Python
• Analyse des films Netflix et des invités spéciaux dans le projet de science des données The Office
• Aide-mémoire Python pour débutants

Mois 4 à 6 : Python intermédiaire

Maintenant que vous disposez de bases solides, vous pouvez commencer à aborder des sujets plus avancés.

• Python intermédiaire. Une fois que vous maîtrisez les bases, passez à des sujets Python plus avancés. Cela implique de maîtriser la programmation orientée objet, la gestion des erreurs et les structures de données plus complexes. Explorez des sujets plus avancés tels que les décorateurs, les gestionnaires de contexte, les métaclasses, et bien d'autres encore.
• Des sujets plus spécifiques. Si vous êtes intéressé par l'apprentissage automatique, par exemple, vous pourriez commencer par suivre le cursus « Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique avec Python ». Continuez à travailler sur des projets, mais rendez-les plus complexes. Par exemple, vous pourriez créer un modèle d'apprentissage automatique pour prédire les prix de l'immobilier ou classer des images.

Ressources et projets recommandés

• Cursus professionnel de programmeur Python
• Une nouvelle ère dans l'analyse des données dans le projet Baseball
• Programmation orientée objet en Python (POO) : Tutoriel

À partir du 7e mois : Python avancé et spécialisation

À ce stade, vous devriez avoir une bonne compréhension de Python et de ses applications dans votre domaine d'intérêt. Il est temps de se spécialiser.

• Spécialisation. En fonction de vos intérêts et de vos aspirations professionnelles, veuillez vous spécialiser dans un domaine. Il peut s'agir de la science des données, de l'apprentissage automatique, du développement web, de l'automatisation ou de tout autre domaine. Par exemple, si vous êtes intéressé par le traitement du langage naturel, vous pourriez commencer à vous familiariser avec des bibliothèques telles que NLTK et SpaCy. Continuez à travailler sur des projets et à vous informer sur les nouveaux développements dans votre domaine.

Ressources et projets recommandés

• Scientifique en apprentissage automatique avec Python - cursus professionnel
• Abeilles naïves : Projet de chargement et de traitement d'images
• Maîtriser le traitement du langage naturel (NLP) avec PyTorch : Guide complet

Feuille de route pour apprendre Python

Ci-dessous, nous avons élaboré une feuille de route visuelle de base basée sur le parcours d'apprentissage Python. Cela peut vous aider à visualiser vos progrès dans votre objectif de maîtrise de Python : 

6 conseils essentiels pour apprendre Python

Si vous êtes impatient de commencer votre apprentissage de Python, il est utile de garder ces conseils à l'esprit ; ils vous aideront à optimiser vos progrès et à rester concentré.

1. Choisissez votre domaine d'intérêt

La polyvalence de Python couvre le développement web, l'analyse de données, l'apprentissage automatique et bien plus encore. Afin d'optimiser votre apprentissage, envisagez de vous concentrer sur un domaine spécifique en lien avec vos objectifs professionnels ou vos centres d'intérêt. Par exemple, les aspirants data scientists peuvent privilégier des bibliothèques telles que pandas et NumPy, tandis que ceux qui s'orientent vers le développement web peuvent explorer des frameworks tels que Django ou Flask.

Se concentrer sur un domaine ne vous limite pas ; les compétences de Python sont transférables d'un domaine à l'autre. Une fois que vous vous sentez à l'aise, vous pouvez élargir votre expertise à d'autres domaines.

2. Pratiquez régulièrement

La constance est essentielle pour apprendre Python, ou toute autre nouvelle langue. Nous vous recommandons de programmer quotidiennement, même si ce n'est que pour quelques minutes, afin de renforcer vos connaissances et d'améliorer votre mémorisation.

La pratique quotidienne ne nécessite pas de s'attaquer à des projets complexes. Cela peut impliquer de revoir des concepts, d'affiner le code précédent ou de résoudre des défis simples afin de renforcer la confiance et de maintenir la dynamique.

3. Travaillez sur des projets concrets

La meilleure façon d'apprendre Python est de l'utiliser. Travailler sur des projets concrets vous offre l'opportunité de mettre en pratique les concepts que vous avez appris et d'acquérir une expérience pratique. Commencez par des projets simples qui renforcent les bases, puis passez progressivement à des projets plus complexes à mesure que vos compétences s'améliorent. Cela peut aller de l'automatisation d'une tâche simple à la création d'un petit jeu, voire à la mise en place d'un projet d'analyse de données.

4. Rejoignez une communauté

Apprendre Python est plus facile et plus enrichissant lorsque l'on partage cette expérience avec d'autres personnes. Les communautés offrent un soutien, une motivation et de précieuses occasions d'apprendre auprès de ses pairs.

Envisagez de rejoindre des rencontres Python locales pour établir des contacts en personne ou de participer à des forums en ligne pour poser des questions, partager vos connaissances et bénéficier de l'expérience des autres.

5. Veuillez ne pas vous précipiter

Apprendre à coder demande du temps, et Python ne fait pas exception. Veuillez ne pas vous précipiter dans l'étude du contenu dans le but d'apprendre tout rapidement. Veuillez prendre le temps de bien comprendre chaque concept avant de passer au suivant. N'oubliez pas qu'il est plus important de bien comprendre un concept que de parcourir rapidement le contenu.

6. Continuer à répéter

L'apprentissage de Python est un processus itératif. Au fur et à mesure que vous acquérez de l'expérience, revoyez vos anciens projets ou exercices et essayez de les améliorer ou de les réaliser différemment. Cela peut impliquer d'optimiser votre code, d'implémenter une nouvelle fonctionnalité ou simplement de rendre votre code plus lisible. Ce processus itératif contribuera à renforcer vos acquis et vous permettra de constater vos progrès au fil du temps.

Les meilleures méthodes pour apprendre Python en 2026

Il existe de nombreuses façons d'apprendre Python, et la meilleure méthode pour vous dépendra de votre style d'apprentissage et de la flexibilité de votre emploi du temps. Voici quelques-unes des meilleures façons de commencer à apprendre Python dès aujourd'hui :

Cours en ligne

Les cours en ligne constituent un excellent moyen d'apprendre Python à votre rythme. Nous proposons plus de 150 cours Python pour tous les niveaux, des débutants aux apprenants avancés. Ces cours comprennent souvent des conférences vidéo, des quiz et des projets pratiques, offrant ainsi une expérience d'apprentissage complète.

Si vous débutez complètement avec Python, nous vous recommandons de commencer par notre cours Introduction à Python. Pour ceux qui souhaitent acquérir toutes les connaissances essentielles, notre cursus de compétences Python Fundamentals couvre tout ce dont vous avez besoin pour commencer à programmer.

Meilleurs cours Python pour débutants

• Cursus de compétences « Fondamentaux Python »
• Cursus professionnel de programmeur Python
• Introduction à Python
• Boîte à outils Python pour la science des données
• Écrire du code Python efficace

Tutoriels

Les tutoriels constituent un excellent moyen d'apprendre Python, en particulier pour les débutants. Ils fournissent des instructions étape par étape sur la manière d'effectuer des tâches spécifiques ou de comprendre certains concepts en Python.

Nous proposons une large gamme de tutoriels relatifs à Python et aux bibliothèques associées. Que vous soyez débutant ou que vous souhaitiez approfondir vos connaissances, vous trouverez certainement des sujets qui vous intéressent.

Meilleurs tutoriels Python

• Tutoriel Python pour débutants
• Comment installer Python
• 30 astuces utiles pour améliorer votre code Python
• 21 outils Python indispensables

Fiches de référence

Si vous recherchez un moyen rapide de rafraîchir vos connaissances sur des principes spécifiques de Python, les aide-mémoire constituent un moyen pratique de disposer d'un grand nombre d'informations dans une seule ressource. Par exemple, notre aide-mémoire Python pour débutants couvre de nombreux concepts fondamentaux dont vous aurez besoin pour vous lancer.

Nous proposons également des aide-mémoire pour certaines bibliothèques Python spécifiques, telles que Seaborn et SciPy, qui comprennent des extraits de code et des conseils pour tirer le meilleur parti de ces outils.

Une sélection de fiches pratiques

Les meilleures fiches de référence Python

• Aide-mémoire Python pour débutants
• Aide-mémoire pour travailler avec les dates et les heures en Python
• Visualisation de données avec Python : Fiche pratique sur le bokeh
• Importation de données dans Python - Aide-mémoire

Projets

Travailler sur des projets vous permet de mettre en pratique les compétences que vous avez déjà acquises pour relever de nouveaux défis. Au fur et à mesure de votre progression, vous devrez adapter votre approche et rechercher de nouvelles méthodes pour obtenir des résultats, ce qui vous aidera à maîtriser de nouvelles techniques Python.

Vous trouverez toute une série de projets liés à la science des données sur lesquels travailler chez DataCamp. Ces derniers vous permettent d'appliquer vos compétences en codage à un large éventail d'ensembles de données afin de résoudre des problèmes concrets dans votre navigateur. Vous pouvez également filtrer spécifiquement ceux qui nécessitent Python.

Projets Python les plus populaires

• Plus de 60 projets Python pour tous les niveaux d'expertise
• Explorer l'histoire de Lego
• Analyse des films Netflix et des invités spéciaux dans The Office
• Analyse des données Airbnb à New York 

Livres

Les livres constituent une excellente ressource pour apprendre Python, en particulier pour ceux qui préfèrent apprendre à leur propre rythme. Les ouvrages « Learn Python the Hard Way » de Zed Shaw et « Python Crash Course » d'Eric Matthes sont vivement recommandés aux débutants. Ces ouvrages fournissent des explications approfondies sur les concepts Python, ainsi que de nombreux exercices et projets pour renforcer votre apprentissage.

Les meilleurs ouvrages sur Python

• Apprendre Python, 5e édition : Lutz, Mark
• Python pour les débutants : Un guide adapté au fonctionnement du cerveau : Barry, Monsieur Paul
• Python Distilled (Bibliothèque du développeur) : Beazley, David
• Python 3 : Le guide complet de la programmation Python pratique

Python pour les utilisateurs professionnels

Il n'y a pas que les particuliers qui peuvent souhaiter améliorer leurs compétences en Python. Les entreprises s'appuyant de plus en plus sur la prise de décision basée sur les données, la demande en professionnels maîtrisant Python a considérablement augmenté. Pour ceux qui souhaitent renforcer les compétences de leur équipe, DataCamp for Business propose une solution complète.

Pourquoi choisir DataCamp pour votre entreprise ?

DataCamp for Business offre tous les avantages d'un abonnement DataCamp classique, mais de manière évolutive en fonction des besoins de votre organisation. Voici quelques-uns des avantages : 

1. Parcours d'apprentissage personnalisés: Les parcours d'apprentissage structurés sont adaptés à divers rôles, garantissant ainsi une formation pertinente pour chaque membre de l'équipe.
2. Pratique pratique: Des exercices interactifs et des projets concrets permettent aux utilisateurs de mettre leurs connaissances en pratique.
3. Évolutivité et flexibilité: Convient à la formation de petites équipes ou de services entiers, les utilisateurs apprenant à leur propre rythme.
4. Instructeurs experts: Les cours sont conçus par des experts du secteur, garantissant ainsi un contenu pratique et actualisé.
5. Bibliothèque de contenu complète: De nombreuses ressources couvrent Python pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique et bien plus encore.

Les carrières Python les plus prometteuses en 2026

Comme nous l'avons déjà constaté, la demande de professionnels maîtrisant Python est en hausse, et de nombreux postes requièrent la connaissance de ce langage de programmation. Voici quelques-unes des meilleures carrières qui utilisent Python parmi lesquelles vous pouvez choisir :

Spécialiste en science des données

Les scientifiques des données sont les experts du monde des données, chargés de découvrir et d'interpréter des sources de données riches, de gérer de grandes quantités de données et de fusionner des points de données afin d'identifier des tendances.

Ils utilisent leurs compétences en analyse, en statistiques et en programmation pour collecter, analyser et interpréter de grands ensembles de données. Ils utilisent ensuite ces informations pour développer des solutions basées sur les données afin de résoudre des problèmes commerciaux complexes.

Une partie de ces solutions consiste à développer des algorithmes d'apprentissage automatique qui génèrent de nouvelles informations (par exemple, l'identification de segments de clientèle), automatisent les processus commerciaux (par exemple, la prédiction de la cote de crédit) ou offrent aux clients une nouvelle valeur ajoutée (par exemple, les systèmes de recommandation).

Compétences clés:

• Excellente maîtrise de Python, R et SQL
• Compréhension des concepts d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle
• Maîtrise de l'analyse statistique, de l'analyse quantitative et de la modélisation prédictive.
• Techniques de visualisation des données et de reporting
• Compétences efficaces en matière de communication et de présentation

Outils indispensables:

• Outils d'analyse de données (par exemple, pandas, NumPy)
• Bibliothèques d'apprentissage automatique (par exemple, Scikit-learn)
• Outils de visualisation des données (par exemple, Matplotlib, Tableau)
• Cadres de données massives (par exemple, Airflow, Spark)
• Outils en ligne de commande (par exemple, Git, Bash)

Développeur Python

Les développeurs Python sont chargés de rédiger la logique des applications web côté serveur. Ils développent des composants back-end, connectent l'application aux autres services web et assistent les développeurs front-end en intégrant leur travail à l'application Python. Les développeurs Python sont également souvent impliqués dans l'analyse de données et l'apprentissage automatique, en tirant parti du riche écosystème des bibliothèques Python.

Compétences clés :

• Maîtrise de la programmation Python
• Compréhension des technologies front-end (HTML, CSS, JavaScript)
• Connaissance des frameworks web Python (par exemple, Django, Flask)
• Connaissance des bibliothèques ORM
• Compréhension de base des technologies de bases de données (par exemple, MySQL, PostgreSQL)

Outils indispensables:

• Environnements de développement intégrés Python (par exemple, PyCharm)
• Systèmes de contrôle de version (par exemple, Git)
• Bibliothèques Python pour le développement web (par exemple, Django, Flask)

Analyste de données

Les analystes de données sont chargés d'interpréter les données et de les transformer en informations pouvant contribuer à l'amélioration d'une entreprise. Ils recueillent des informations provenant de diverses sources et interprètent les tendances et les modèles. Une fois les données collectées et interprétées, les analystes de données peuvent ensuite communiquer leurs conclusions à l'ensemble de l'entreprise afin d'influencer les décisions stratégiques.

Compétences clés:

• Maîtrise de Python, R et SQL
• Excellente maîtrise de l'analyse statistique
• Expérience avec les outils de veille économique (par exemple, Tableau, Power BI)
• Compréhension des techniques de collecte et de nettoyage des données
• Compétences efficaces en matière de communication et de présentation

Outils indispensables:

• Outils d'analyse de données (par exemple, pandas, NumPy)
• Outils de données de veille économique (par exemple, Tableau, Power BI)
• Bases de données SQL (par exemple, MySQL, PostgreSQL)
• Logiciel de tableur (par exemple, MS Excel)

Ingénieur en apprentissage automatique

Les ingénieurs en apprentissage automatique sont des programmeurs hautement qualifiés qui développent des machines et des systèmes capables d'apprendre et d'appliquer des connaissances. Ces professionnels sont chargés de créer des programmes et des algorithmes qui permettent aux machines d'agir sans recevoir d'instructions spécifiques pour effectuer ces tâches.

Compétences clés:

• Maîtrise de Python, R et SQL
• Compréhension approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique
• Connaissance des cadres d'apprentissage profond (par exemple, TensorFlow)

Outils indispensables:

• Bibliothèques d'apprentissage automatique (par exemple, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
• Outils d'analyse et de manipulation des données (par exemple, pandas, NumPy)
• Outils de visualisation des données (par exemple, Matplotlib, Seaborn)
• Cadres d'apprentissage profond (par exemple, TensorFlow, Keras, PyTorch)

Comment trouver un emploi qui utilise Python

Un diplôme peut constituer un atout précieux pour débuter une carrière dans le domaine de Python, mais ce n'est pas la seule voie possible. Bien qu'une formation officielle en informatique ou dans un domaine connexe puisse être avantageuse, de plus en plus de professionnels accèdent à ce secteur par des voies non traditionnelles. Grâce à votre dévouement, à votre apprentissage continu et à votre approche proactive, vous pouvez décrocher l'emploi de vos rêves qui utilise Python.

Voici comment trouver un emploi qui utilise Python sans diplôme universitaire :

Continuez à approfondir vos connaissances dans ce domaine.

Restez informé des dernières évolutions de Python. Suivez des professionnels Python influents sur Twitter, consultez des blogs consacrés à Python et écoutez des podcasts liés à Python. Parmi les leaders d'opinion Python à suivre, on peut citer Guido van Rossum (le créateur de Python), Raymond Hettinger et d'autres. Vous obtiendrez des informations sur les sujets d'actualité, les technologies émergentes et l'orientation future de Python.

Nous vous recommandons également de vous renseigner sur les événements organisés dans le secteur, qu'il s'agisse de webinaires chez DataCamp, de conférences Python ou d'événements de réseautage.

Élaborer un portfolio

Constituer un portfolio solide qui met en valeur vos compétences et les projets que vous avez menés à bien est un moyen de vous démarquer des autres candidats. Il est important de noter que présenter des projets dans lesquels vous avez utilisé Python pour relever des défis concrets peut laisser une impression durable sur les responsables du recrutement.

Comme l'a déclaré Nick Singh, auteur de Ace the Data Science Interview, dans le podcast DataFramed Careers Series,

Votre portfolio devrait présenter une sélection variée de projets qui reflètent votre expertise en Python et ses diverses applications. Pour obtenir des conseils supplémentaires sur la manière de constituer un portfolio convaincant dans le domaine de la science des données, veuillez consulter notre article dédié à ce sujet.

Élaborez un CV efficace

Sur le marché du travail actuel, votre CV doit non seulement impressionner les recruteurs humains, mais également les systèmes de suivi des candidats (ATS). Ces systèmes logiciels automatisés sont utilisés par de nombreuses entreprises pour examiner les CV et éliminer ceux qui ne répondent pas à des critères spécifiques. Par conséquent, il est essentiel d'optimiser votre CV afin qu'il soit à la fois compatible avec les systèmes ATS et convaincant pour les responsables du recrutement.

Selon Jen Bricker, ancienne responsable des services d'orientation professionnelle chez DataCamp :

Il est donc essentiel de structurer votre CV de la manière la plus efficace possible. Pour plus d'informations sur la création d'un CV de data scientist qui se démarque, veuillez consulter notre article dédié à ce sujet.

Attirez l'attention des responsables du recrutement

Une participation active sur les réseaux sociaux peut vous aider à attirer l'attention des responsables du recrutement. Veuillez partager vos projets et vos réflexions sur des plateformes telles que LinkedIn ou Twitter, participer à des communautés Python et contribuer à des projets open source. Ces activités augmentent non seulement votre visibilité, mais démontrent également votre enthousiasme pour Python.

N'oubliez pas que pour faire carrière dans un domaine qui utilise Python, il est nécessaire de faire preuve de persévérance, d'apprendre en permanence et de faire preuve de patience. Cependant, en suivant ces étapes, vous êtes sur la bonne voie pour réussir.

Conclusions finales

Apprendre Python est une expérience enrichissante qui peut ouvrir de nombreuses opportunités professionnelles. Ce guide vous a fourni une feuille de route pour commencer votre apprentissage de Python, depuis la compréhension des bases jusqu'à la maîtrise des concepts avancés et la réalisation de projets concrets.

N'oubliez pas que la clé pour apprendre Python (ou tout autre langage de programmation) réside dans la constance et la pratique. Veuillez ne pas vous précipiter dans l'apprentissage des concepts. Veuillez prendre le temps de bien comprendre chacun d'entre eux et de les appliquer dans des projets concrets. Rejoignez les communautés Python, participez à des défis de programmation et continuez à vous former.