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savoir-faire opérationnels.

Oubliez les formations théoriques. Accédez à une bibliothèque de cas d'usage concrets (Jobs, Projets, Outils) pour apprendre en réalisant.

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PROJET

Lancer une campagne Ads

Apprenez à structurer, cibler et optimiser votre première campagne d'acquisition payante.

Marketing Avancé
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Automatiser un Reporting Financier

Intermédiaire 4h de pratique
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Onboarding : 1ers 90 jours du Manager

Junior Parcours 3 mois
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Lancer une campagne LinkedIn Ads

Avancé 2 jours
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Créer un Agent RAG sur documents internes

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Préparer une négo annuelle

Intermédiaire 3h de pratique
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Audit UX d'un parcours client

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MÉTHODOLOGIE

L'apprentissage pratique sur vos projets

Nous avons déconstruit l'apprentissage pour le rendre immédiatement applicable. Chaque cas d'usage contient tout ce qu'il faut pour réussir, et rien de plus.

Guide pas-à-pas

Finis les cours de 3h. Le projet est découpé en milestones actionnables de 15 à 30 minutes pour avancer concrètement.

Installer l'environnement
Connecter la source
Nettoyer les données

Contenus sélectionnés

Nous ne créons pas tout le contenu. Nous sélectionnons le meilleur du web (articles, vidéos, docs) pour chaque étape spécifique.

YT
Tuto : Pandas en 10 min
Sélectionné par Expert Data

Connexion Mentor

Bloqué ? Réservez 30 min avec un expert interne ou externe qui a déjà réalisé ce cas d'usage précis.

MentorMentorMentor
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Assistant Intelligent

Vos projets accélérés avec
l'Agent Skilmi

L'agent Skilmi est votre compagnon d'apprentissage intégré à vos cas métiers pour gagner en impact.

Learning briefing

Obtenez une synthèse claire des enjeux et des compétences à mobiliser pour votre projet.

Ressources sélectionnées sur-mesure

Accédez instantanément aux contenus les plus pertinents pour votre contexte spécifique.

Plans d'action

Générez des étapes concrètes et des checklists pour passer de la théorie à la pratique sans friction.

Agent Skilmi
En ligne • Contexte: "Automatisation Excel"
Je ne comprends pas comment utiliser la librairie Pandas pour fusionner deux fichiers Excel.

Pas de souci. Pour fusionner (join) deux DataFrames, on utilise la fonction pd.merge().

Voici un exemple simple adapté à ton projet de reporting financier :

import pandas as pd

# Chargement
df_ventes = pd.read_excel('ventes.xlsx')
df_clients = pd.read_excel('clients.xlsx')

# Fusion
merged_df = pd.merge(df_ventes, df_clients, on='id_client')

Prêt à lancer votre
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Passez de la théorie à la pratique dès aujourd'hui.