Maîtrisez la Data Science avec Python

Les projets que vous réaliserez

1. Projet 1 · 20 semaines

   Analyse Exploratoire de Données

   Objectif général :

   Ce projet a pour but d’initier l’apprenant aux fondamentaux de l’analyse exploratoire de données. À travers un jeu de données réel (exemple : données de ventes, données démographiques, ou données sportives), l’apprenant devra appliquer les étapes clés de l’AED pour comprendre la structure, les tendances et les anomalies présentes dans les données.

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   Compétences visées :

   • Nettoyer et préparer un jeu de données brut

   • Calculer et interpréter des statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type, quartiles)

   • Créer des visualisations pertinentes (histogrammes, boîtes à moustaches, nuages de points, matrices de corrélation)

   • Détecter les valeurs aberrantes et les données manquantes

   • Formuler des hypothèses à partir des graphiques et des indicateurs statistiques

   • Synthétiser les résultats dans un rapport clair et structuré

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   Déroulement suggéré :

   1. Prise en main du jeu de données

      • Lecture et compréhension des variables (types, unités, signification)

      • Première vue d’ensemble avec head(), info(), describe()

   2. Nettoyage des données

      • Gestion des valeurs manquantes (imputation ou suppression)

      • Correction des types de données

      • Suppression des doublons

   3. Analyse univariée

      • Étude de chaque variable quantitative (distribution, tendance centrale, dispersion)

      • Étude des variables catégorielles (fréquences, modes)

   4. Analyse bivariée et multivariée

      • Croisements entre variables (tableaux de contingence, boxplots, scatter plots)

      • Calcul et interprétation de la matrice de corrélation

   5. Visualisation et narration

      • Création d’un tableau de bord ou d’un notebook (Jupyter, R Markdown, ou Power BI)

      • Rédaction d’une synthèse des insights majeurs

   6. Conclusion et recommandations

      • Résumé des découvertes

      • Pistes d’analyse plus approfondies (modélisation, clustering, etc.)

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   Livrables attendus :

   • Un notebook ou un script commenté (Python avec Pandas/Matplotlib/Seaborn, ou R avec tidyverse/ggplot2)

   • Un rapport PDF ou présentation (5 à 10 slides) reprenant les graphiques clés et les interprétations

   • Un fichier CSV nettoyé en sortie

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   Critères d’évaluation :

   • Qualité du nettoyage et des traitements

   • Pertinence des graphiques choisis

   • Clarté des interprétations

   • Structure et lisibilité du rapport final

   • Respect des délais et autonomie

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   Prérequis :

   • Notions de base en statistique descriptive

   • Premiers pas en Python (ou R) et manipulation de données (DataFrames)

   • Curiosité et esprit critique face aux données

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   Durée estimée : 20 à 30 heures de travail

2. Projet 2 · 12 semaines

   Visualisation avec Matplotlib

   Description détaillée du projet Visualisation avec Matplotlib

3. Projet 3 · 15 semaines

   Modèle de Prédiction

   Description détaillée du projet Modèle de Prédiction

4. Projet 4 · 16 semaines

   Dashboard Interactif

   Description détaillée du projet Dashboard Interactif

5. Projet 5 · 16 semaines

   Projet ML End-to-End

   Description détaillée du projet Projet ML End-to-End