Ce cours vous guide dans le processus de transformation des données financières brutes en un ensemble de données propres et fiables à l'aide de Python et de pandas. Vous commencerez par explorer comment charger les données dans un environnement notebook et effectuer des inspections rapides pour identifier les problèmes structurels, les incohérences de formatage, les modèles numériques inhabituels et les valeurs manquantes. Sur la base de ces observations, vous appliquerez des techniques de nettoyage essentielles utilisées quotidiennement par les analystes : correction des types de données, normalisation des catégories de texte, résolution ou documentation des valeurs manquantes et suppression des doublons. Grâce à des visites guidées, des exercices pratiques et une réflexion interactive, vous développerez un flux de travail reproductible que vous pourrez appliquer à la budgétisation, aux prévisions, aux rapports ou à toute autre analyse reposant sur des informations financières fiables. À la fin du cours, vous préparerez en toute confiance des ensembles de données prêts pour l'analyse, vous prendrez des décisions de nettoyage éclairées et vous communiquerez clairement votre processus à vos collègues et aux parties prenantes.