60+ projets Python pour tous les niveaux d'expertise

Avant de vous lancer dans un projet Python

Si vous êtes déjà familiarisé avec Python, vous pouvez commencer à travailler sur ces projets immédiatement. Cependant, si vous souhaitez acquérir les compétences de base nécessaires pour démarrer des projets Python, consultez la liste de plus de 140 cours Python de DataCamp. Tous nos cours sont interactifs et conçus pour vous aider à franchir la barrière du codage et à développer vos compétences en Python. 

Une fois que vous êtes prêt à travailler sur des projets, consultez DataLab, et commencez à travailler et à publier vos projets dans le carnet de données entièrement configuré de DataCamp, directement dans le navigateur. 

Projets Python pour débutants

En tant que débutant, vous devriez utiliser les projets Python pour retenir ce que vous avez appris et acquérir de nouvelles compétences. Ces projets portent principalement sur des tâches d'analyse exploratoire de données, ainsi que sur des tâches simples de modélisation et de prévision sur des ensembles de données pertinentes du monde réel.

1. Analyse des données sur les prix des diamants

Les diamants sont divisés en cinq types d'impuretés en fonction de la structure de leurs atomes de carbone. L'ensemble de données sur les diamants de Kaggle vous donne encore plus d'informations - taille, clarté, couleur et prix. Développez vos compétences en matière de visualisation des données grâce à l'analyse exploratoire des données. 

2. Analyse des données sur l'âge des coquilles d'ormeaux

Il s'agit d'un ensemble de données unique en zoologie. Les coquilles d'ormeaux sont des miracles de la nature, et vous pouvez déterminer leur âge en comptant les cercles à l'intérieur de leur coquille. Pouvez-vous déterminer l'âge des coquilles d'ormeaux grâce à vos compétences en analyse de données Python ?

3. Analyse des données de la Premier League

Un jeu de données sur le football où vous pouvez explorer, analyser et visualiser les événements de la saison 2018-2019 de la Premier League anglaise. Le jeu de données Soccer Data constitue un excellent projet Python d'initiation à l'analyse de données. Avec un riche ensemble de caractéristiques allant des détails de base du jeu aux statistiques complexes, l'ensemble de données offre de nombreuses possibilités d'exploration, de visualisation et d'analyse statistique des données. Le projet est accompagné d'un dictionnaire de données clair et de défis guidés, ce qui le rend accessible aux nouveaux venus. En outre, il inclut des scénarios du monde réel qui non seulement rendent le projet plus attrayant, mais servent également d'exercice complet pouvant être inclus dans un portfolio. Il s'agit d'un projet bien équilibré qui combine l'apprentissage guidé et l'exploration libre, ce qui en fait un outil idéal pour le développement des compétences.

Données d'un projet Python de débutant analysant les tendances du football

4. Prévision du taux d'attrition dans les télécommunications

Le désabonnement des clients est l'un des problèmes les plus fondamentaux de l'apprentissage automatique. Dans cet ensemble de données clients, vous serez en mesure de prédire le taux de désabonnement d'un fournisseur de télécommunications sur la base des données d'utilisation de ses clients. L'ensemble de données comprend une variété de caractéristiques, telles que les échecs d'appel, la durée de l'abonnement et la valeur du client, ce qui en fait une ressource riche pour une analyse approfondie. Le projet pour débutants est accompagné de défis guidés axés sur l'exploration des données, la visualisation et l'analyse statistique, offrant ainsi un parcours d'apprentissage structuré. Le scénario du monde réel ajoute une couche supplémentaire de complexité et de pertinence, en vous demandant de prévoir la perte de clients face à un nouveau concurrent sur le marché.

5. Analyse et prédiction des cours de bourse

Voulez-vous connaître la raison de la hausse de 100 % des actions de Tesla il y a deux ans ? Si oui, l'ensemble de données 2010-2021 sur les valeurs technologiques sera le premier point de départ.

6. Données sur les tirs en NBA

À quelle distance les joueurs de basket-ball ont-ils le plus de chances de marquer un tir ? Dans cet ensemble de données de tirs NBA capturées lors des playoffs 2021 de la NBA, vous serez en mesure de répondre à cette question. 

7. Prévisions des ventes de commerce électronique

En utilisant cet ensemble de données sur le commerce électronique d'un détaillant en ligne, tirez parti de la visualisation des données et des techniques de prévision pour prédire les ventes futures. L'ensemble de données est riche, couvrant les commandes de plusieurs pays sur une année et comprend une variété de variables telles que les numéros de facture, les codes de stock, les quantités et les prix unitaires. Cela permet une analyse à multiples facettes qui peut inclure des tendances temporelles, une segmentation de la clientèle et une catégorisation des produits. Les défis proposés vous encouragent à explorer les anomalies de données telles que les quantités de commandes négatives, à visualiser les bénéfices sur différentes périodes et à comparer la taille des commandes entre les pays. Ces tâches vous permettent non seulement de mettre en pratique des compétences essentielles en science des données, mais aussi d'imiter des questions commerciales réelles. Le scénario ajoute un niveau de complexité supplémentaire en vous demandant de classer plus de 4 000 produits uniques en fonction de diverses caractéristiques, une tâche très pertinente dans le secteur du commerce électronique. 

Un autre projet Python pour débutants portant sur les données du commerce électronique

8. Analysez les annonces Airbnb

Il s'agit d'un excellent ensemble de données pour comprendre la dynamique qui sous-tend les annonces de location Airbnb. Grâce à l'analyse et à la visualisation des données exploratoires, vous serez en mesure de comprendre quels sont les quartiers où les annonces sont les plus populaires, de comprendre la relation entre le prix et le type de chambre, et bien d'autres choses encore. 

9. Analyze GDP Data 

Le produit intérieur brut est l'un des meilleurs indicateurs de la santé économique d'une région ou d'une nation. Dans cet ensemble de données, analysez l'évolution du PIB des pays au cours des 50 dernières années. 

10. Analyse des données des Jeux olympiques 

Quel est le pays le plus performant en matière de judo ? Quel est l'impact de la taille d'un athlète sur sa réussite dans un sport ? Grâce à l'analyse exploratoire de l'ensemble des données des Jeux olympiques, vous pourrez répondre à ces questions et à bien d'autres encore.   

Un exemple des résultats du projet Olympiques

Projets Python intermédiaires

Au-delà des tâches et des ensembles de données pour débutants, cette série de projets Python vous mettra au défi en travaillant avec des ensembles de données non tabulaires (par exemple, images, audio) et testera vos compétences en apprentissage automatique sur divers problèmes.

1. Classifier les genres de chansons à partir de données audio

Vous êtes un véritable mélomane ? Ensuite, vous vous amuserez à prédire les genres musicaux avec l'apprentissage automatique sur un ensemble de données musicales dans ce projet de reconnaissance audio. Ce projet intermédiaire en Python couvre l'ensemble du pipeline de la science des données, de l'exploration des données et de l'ingénierie des caractéristiques à la mise en œuvre et à l'évaluation de plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique. Le projet aborde également des sujets avancés tels que le traitement des données déséquilibrées et les techniques d'évaluation des modèles comme la validation croisée. Ce projet en plusieurs étapes, qui fait appel à la bibliothèque, constitue une excellente expérience d'apprentissage et un portfolio pour ceux qui cherchent à améliorer leurs compétences.

2. Analysez et visualisez les ramassages Uber à New York

Les ensembles de données géolocalisées sont toujours intéressants à analyser et à visualiser sur une carte. Cet ensemble de données d' uber pick-up portant sur plus de 20 millions de trajets dans la ville de New York ne fait pas exception à la règle. 

3. Reconnaissance de caractères manuscrits

La reconnaissance de chiffres MNIST est un excellent point de départ pour s'entraîner à l'apprentissage profond. Cependant, cet ensemble de données présente un défi supplémentaire car il s'agit de prédire des lettres manuscrites en anglais.

4. Détection des fraudes à la carte de crédit

La fraude à la carte de crédit est toujours un défi - principalement parce qu'il y a un grave déséquilibre entre les classes dans les données. Voyez si vous pouvez contourner ce problème dans cet ensemble de données sur la fraude à la carte de crédit. Le projet est bien adapté aux utilisateurs de Python de niveau intermédiaire ou avancé intéressés par la science des données et les applications d'apprentissage automatique dans les secteurs de la finance et de la sécurité. Le projet comprend une analyse complète des transactions par carte de crédit afin d'identifier les activités frauduleuses. Il couvre un large éventail de compétences, de l'analyse exploratoire des données, y compris le tracé géospatial, à la modélisation prédictive. Le projet pose également des défis concrets tels que la gestion de classes déséquilibrées et les considérations éthiques liées aux faux positifs dans la détection des fraudes. Il s'agit donc d'une expérience d'apprentissage à multiples facettes qui permet non seulement d'améliorer les compétences techniques, mais aussi d'encourager la réflexion critique sur les implications des modèles d'apprentissage automatique dans des domaines sensibles tels que la sécurité financière.

Un exemple de tracé géospatial tiré de ce projet Python intermédiaire

5. Prédiction du genre à l'aide du son

Dans ce projet de données audio, vous utiliserez le paquet flou pour catégoriser le genre des noms en fonction des phonèmes et de leur sonorité.

6. Taux d'annulation des réservations d'hôtel

Si vous vous intéressez à l'immobilier, il s'agit d'un excellent ensemble de données pour comprendre les taux d'annulation des réservations d'hôtel. Grâce à des techniques simples d'apprentissage automatique, vous pouvez essayer de prédire la probabilité d'annulation d'un hôtel sur la base de données historiques.

7. Détection des visages dans les images

Vous êtes-vous déjà demandé comment votre iPhone mettait des petites boîtes autour de votre visage ? C'est parce qu'il effectue une détection des visages sous le capot. Vous pouvez créer une fonctionnalité similaire en utilisant ce petit ensemble de données d' images annotées avec des visages.

8. Prédire les espèces d'abeilles à partir d'images

Un algorithme d'apprentissage automatique peut-il détecter les espèces d'abeilles à partir d'une image ? C'est ce que vous ferez dans ce projet de reconnaissance d'images. 

9. Analyser et prévoir la demande de vélos en libre-service

Cet ensemble de données sur les vélos en libre-service contient une multitude d'informations sur les trajets à vélo d'une startup de vélos en libre-service. Ce projet intermédiaire consiste à utiliser Python pour analyser un ensemble de données comprenant divers facteurs tels que les conditions météorologiques, l'heure de la journée et les jours fériés afin de prédire la demande de location de vélos à Séoul. Il offre une expérience d'apprentissage complète, couvrant des compétences allant de l'analyse exploratoire des données à la modélisation prédictive. Les défis du projet comprennent la comparaison des modèles de location à différentes heures de la journée et saisons, la visualisation de l'impact de la température sur les locations de vélos, et l'identification des variables les plus influentes pour la demande de vélos. Il s'agit donc d'un excellent projet pour ceux qui cherchent à perfectionner leurs compétences en matière de manipulation de données, de visualisation et d'apprentissage automatique, tout en se familiarisant avec les défis opérationnels auxquels est confrontée une startup en phase d'expansion.

Un exemple tiré du projet Python sur la location de vélos

10. Construire un classificateur de Tweet

Des personnalités différentes ont des styles de tweet distincts. Dans ce projet d'analyse des médias sociaux, vous utiliserez l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour déterminer si les tweets sont rédigés par Donald Trump ou Justin Trudeau.

Projets Python avancés

Ces projets avancés vont au-delà des ensembles de données complexes et vous incitent à appliquer des solutions créatives à des problèmes intéressants. Qu'il s'agisse de créer des systèmes de recommandation de films, d'analyser les réseaux entre les personnages d'un livre ou d'interpréter la langue des signes à l'aide de l'apprentissage automatique, ces projets vous offriront suffisamment de complexité pour vous permettre d'acquérir de nouvelles compétences en cours de route.

1. Créer un système de recommandation de films

Les plateformes de streaming fournissent des recommandations granulaires basées sur la façon dont vous et d'autres personnes comme vous interagissent avec le contenu. Dans ce projet de système de recommandation, vous apprendrez à construire un système de recommandation de films.

2. Reconnaissance du langage de signalisation américain

La langue des signes américaine est la langue principale utilisée par de nombreuses personnes sourdes en Amérique du Nord. Dans ce projet de reconnaissance d'images, vous utiliserez l'apprentissage profond pour reconnaître les lettres ASL.

3. Reconnaissance des plaques d'immatriculation en temps réel

Un projet impressionnant sur la reconnaissance des numéros de plaques d'immatriculation en temps réel à l'aide de l'apprentissage profond sur des ensembles de données vidéo. Consultez le projet GitHub contenant le jeu de données et le code. 

Un projet Python avancé sur la détection des plaques d'immatriculation - source

4. Analyse des sentiments dans les titres de l'actualité boursière

Le sentiment des investisseurs est un indicateur extrêmement important lorsque l'on cherche des indices sur les performances futures d'une action. Grâce au traitement du langage naturel et à l'apprentissage automatique, vous pouvez extraire automatiquement les sentiments des titres d'actualité dans ce projet de traitement du langage naturel. 

5. Détection de spam par SMS

La détection des spams est une pierre angulaire de la science des données et nécessite une combinaison de techniques de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique. Créez un outil de détection des spams à partir de cet ensemble de données SMS.

6. Analyse de réseau de Game of Thrones

Bien qu'un peu désuète, Game of Thrones a captivé l'imagination du monde entier, comme aucune autre série. Avec un ensemble aussi vaste de personnages et d'histoires, quel était le plus important d'entre eux ? Dans ce projet d'analyse de réseau, vous répondrez précisément à cette question.

7. Réduire la mortalité routière grâce à l'apprentissage automatique

Dans ce projet sur la mortalité routière, vous examinerez les données historiques sur la mortalité routière aux États-Unis par État et appliquerez l'apprentissage automatique pour trouver des similitudes et des différences entre les États et fournir des recommandations granulaires en matière de politique. Vous pouvez consulter nos autres projets d'apprentissage automatique dans un autre article. 

8. Similitude des films dans les résumés d'intrigue 

Avec le nombre de films disponibles, il est facile de penser à des films qui se ressemblent. Et si vous pouviez utiliser le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour classer les films en fonction de leur résumé ? C'est exactement ce que vous allez faire avec cet ensemble de données sur la similarité des films. Ce projet Python avancé propose des défis en matière d'analyse de données exploratoires, d'exploration de texte et d'analyse de tendances. La tâche la plus avancée consiste à construire un graphique de réseau pour analyser les relations professionnelles entre les acteurs et les réalisateurs, ce qui nécessite des compétences en matière de manipulation de données complexes et de théorie des graphiques. Ce projet fournit une plateforme solide pour appliquer des techniques avancées de science des données à des données du monde réel.

Un projet Python avancé sur les données cinématographiques

9. Classification des genres de films avec sortie multi-label

Un film peut combiner les genres. Avec cet ensemble de données de films Netflix, vous pouvez appliquer la classification multi-label pour prédire les nombreux genres d'un film en fonction de sa description, de son classement, etc.

10. Construire et déployer un pipeline d'apprentissage automatique 

Bien qu'il ne s'agisse pas d'un projet spécifique, le déploiement et la maintenance des autres projets de cette liste constituent des compétences extrêmement utiles à faire valoir auprès des employeurs. Dans ce tutoriel, vous apprendrez exactement comment procéder. 

Des projets Python amusants pour développer vos compétences en Python

Bien qu'ils ne soient pas les plus complexes, ces projets fournissent des ensembles de données intéressants et attrayants à explorer et à démarrer pour accélérer votre apprentissage de Python. 

1. Identification d'un auteur effrayant

Classer les œuvres des auteurs de romans policiers. Découvrez si un extrait appartient à Edgar Allen Poe, HP Lovecraft ou Mary Shelley.

2. Prévision des ventes de jeux vidéo

Vous attendez un prochain jeu d'Activision ou d'EA ? Essayez de prédire comment il se vendra en utilisant les données de plus de 16 000 jeux vidéo passés. 

3. Prédiction du type de personnalité Myers-Briggs (MBTI)

Il existe 16 types de personnalité selon l'indicateur MBTI. Au lieu de chercher sur Google, essayez de prédire votre personnalité à l'aide de cet ensemble de données sur les types de personnalité.

4.Explorez les données sur le prix du bitcoin

Les prix des crypto-monnaies ont séduit le monde entier par leur extrême volatilité. Dans ce projet, vous appliquerez des techniques d'analyse de séries temporelles et de visualisation de données aux prix du bitcoin. 

5. Prédiction de la popularité des chansons

Dans ce grand ensemble de données de chansons des années 50, vous pouvez prédire la popularité d'une chanson en fonction de plusieurs attributs.

6. Analyser les données d'un tracker de fitness

L'essor des trackers de fitness s'accompagne d'une abondance de données que vous pouvez analyser. Dans ce projet d'analyse de données, vous analyserez et visualiserez les données du tracker de fitness Runkeeper.  

7. Briser les mythes grâce aux données

Une étude de 1991 a montré que les gauchers meurent en moyenne neuf ans plus tôt que les droitiers. Est-ce vrai ? Découvrez-le dans ce projet d'analyse statistique. 

8. Analyser les données de l'inhalateur

En utilisant les données collectées par les éthylotests dans l'État de l'Iowa, vous serez en mesure de visualiser et d'analyser l'état d'ébriété dans l'Iowa et de trouver des modèles qui peuvent conduire à de meilleures décisions politiques. 

9. Soyez en tête des panneaux d'affichage musicaux

Avec cet ensemble de données Spotify de ~600 chansons de 2010 à 2019, vous serez en mesure d'explorer et d'analyser comment les genres populaires ont évolué au cours de la dernière décennie, de prédire le genre d'une chanson sur la base d'attributs clés, et plus encore. 

10. Analyser une base de données Lego

Bien que ce projet nécessite également des compétences en SQL, cette base de données Lego vous permet de consulter des milliers de ventes de Lego tout au long de l'année et de comprendre quels jeux de Lego génèrent le plus de ventes. 

Projets Python supplémentaires guidés et non guidés pour la pratique

Tout au long de cet article, nous avons établi des liens avec de nombreux projets et ensembles de données DataCamp. DataCamp propose une multitude de projets guidés et non guidés en fonction du niveau de difficulté que vous souhaitez atteindre. Voici une liste de projets supplémentaires pour la pratique

Projet Python guidé pour la pratique

1. Prévoir les approbations de cartes de crédit

L'automatisation des approbations de cartes de crédit est un cas d'utilisation important de l'apprentissage automatique dans le secteur bancaire. Dans ce projet sur les approbations de cartes, vous apprendrez à prédire si une demande de carte de crédit sera acceptée ou rejetée par les banques.

2. Découvrez les sujets d'actualité dans le domaine de la recherche sur l'apprentissage automatique

À l'aide de cet ensemble de données, vous appliquerez l'apprentissage automatique pour découvrir les futures tendances de la recherche sur l'apprentissage automatique en analysant les articles sur les systèmes de traitement de l'information neuronale de la dernière décennie.

3. Classification des donneurs de sang

Les dons de sang sauvent des vies. Dans ce projet sur les donneurs de sang, analysez les tendances en matière de dons de sang et prédisez si une personne fera à nouveau un don à l'avenir.

4. Comparaison des cosmétiques en fonction de leurs ingrédients

Il est difficile de choisir un produit cosmétique qui ne mette pas en péril la santé de votre peau. Dans ce projet guidé, vous apprenez à analyser les ingrédients des produits cosmétiques afin de décider en connaissance de cause si un nouveau produit est bon pour vous.

5. Une histoire visuelle des lauréats du prix Nobel

Presque tous les chercheurs rêvent d'obtenir un prix Nobel une fois dans leur vie. Mais votre âge, votre race et votre sexe influencent-ils vos chances ? Découvrez-le en analysant les données sur les vainqueurs depuis 1901.

6. L'histoire du langage Scala sur GitHub

Scala est le 34e langage de programmation le plus populaire selon l 'indice TIOBE. Découvrez comment il en est arrivé là en analysant l'historique de son dépôt GitHub dans ce projet guidé.

7. Explorer l'évolution de Linux

Les systèmes de contrôle de version tels que Git stockent de nombreuses informations sur l'évolution d'un projet logiciel. Dans ce projet sur l'évolution de Linux, vous analyserez et transformerez le véritable dépôt Git du noyau Linux et comprendrez comment 700K+ commits ont créé l'un des systèmes d'exploitation les plus utilisés au monde. 

8. Recréer la carte des fantômes de John Snow

Le docteur John Snow (pas le personnage de Game of Thrones) a cartographié les cas de choléra à la main et a déduit les origines des épidémies dans sa région, donnant ainsi naissance à l'épidémiologie moderne. Dans ce projet historique, vous recréerez son travail et sa célèbre carte. 

9. Une nouvelle ère pour l'analyse des données dans le baseball

Moneyball a inauguré l'ère de l'analyse sportive. Dans ce projet, vous analyserez les données de MLB Statcast pour comparer différents joueurs de baseball et comprendre ce qui motive les home runs.  

10. Générer des mots-clés pour les annonces Google

La création de mots-clés pour les annonces de recherche est un processus incroyablement méticuleux et fastidieux. Et si vous pouviez automatiser cette tâche avec Python ? Dans ce projet de mots-clés Google Ads, vous apprendrez à faire exactement cela. 

11. Jeux mobiles A/B Testing 

Les tests A/B sont à l'origine du succès de nombreux produits et services numériques, et les jeux mobiles en sont un excellent exemple. Dans ce projet, vous comprendrez l'impact d'une expérience menée dans le jeu populaire Cookie Cats sur la fidélisation des utilisateurs. 

12. Donner la priorité au recouvrement de créances grâce à l'apprentissage automatique

Les impayés constituent un problème majeur pour les banques et les institutions financières. Dans ce projet, vous utiliserez l'apprentissage automatique et les régressions pour comprendre comment prioriser le recouvrement de créances pour une banque. 

13. Système de recommandation de livres de Charles Darwin

Charles Darwin était un lecteur passionné et possédait une vaste bibliographie. Dans ce projet, vous utiliserez les livres préférés de Charles Darwin pour créer un système de recommandation qui fournit des recommandations de livres basées sur ses goûts. 

Projets Python non guidés pour la pratique

1. Enquête sur les films Netflix et les stars invitées au bureau

Dans ce projet sur The Office, vous manipulerez et visualiserez les performances des films Netflix et des stars invitées dans la série phénomène culturelle "The Office".

2. Explorer l'histoire des Lego

Environ 1140 pièces de Lego sont produites chaque seconde. Découvrez comment la marque de jouets la plus populaire au monde est devenue si dominante en analysant l'historique de ses ventes. 

3. La découverte du lavage des mains

Se laver les mains est une seconde nature pour chacun d'entre nous, mais il n'en a pas toujours été ainsi dans le passé. En fait, le médecin hongrois Ignaz Semmelweis a découvert les avantages du lavage des mains en analysant les données relatives à la mortalité des patients dans les hôpitaux. Recréez son analyse de données en utilisant cet ensemble de données.

4. Le marché des applications Android dans Google Play

Le marché des applications Android est vaste et concurrentiel. Analysez et visualisez cet ensemble de données extraites du Google Play Store pour découvrir ce qui fait une bonne application.

5. Fréquence des mots dans les romans classiques

Dans ce projet, vous récupérerez un roman sur le site web du projet Gutenberg et analyserez ensuite la distribution des mots dans un large corpus de livres. 

6. Mauvais mots de passe et lignes directrices du NIST

Presque tous les sites exigent un mot de passe, mais comment savoir si vous utilisez le meilleur ? Dans ce projet, vous allez créer un système qui vérifie automatiquement si votre mot de passe est conforme au National Institute of Standards and Technology.

7. Comparaison de l'intérêt de la recherche avec Google Trends

Google expose son API Trends en Python afin que les utilisateurs puissent connaître l'intérêt de la recherche pour n'importe quel mot-clé. Il s'agit d'une excellente source de données chronologiques dont les enregistrements remontent à 2004. Dans ce projet, vous explorerez l'intérêt des recherches mondiales dans cinq grands navigateurs internet.

8. Explorer le marché Airbnb de New York

Exploitez le nettoyage et la manipulation des données pour découvrir des informations sur le marché Airbnb de la ville de New York.

Comment choisir les projets Python à ajouter à votre CV ?

Avec cette longue liste de projets Python, comment choisir un projet à ajouter à votre CV ? Selon Nick Singh, auteur du best-seller "Ace the Data Science Interview", voici quatre principes clés à prendre en compte lorsque vous poursuivez des projets Python.

1. Les projets doivent être le fruit d'un intérêt réel

La réalisation d'un projet sur un sujet qui vous tient à cœur rendra l'ensemble du processus plus intéressant pour vous et augmentera vos chances de réussite. De plus, cet enthousiasme se transmettra lorsque vous parlerez de votre projet à un responsable du recrutement. 

2. La simplicité l'emporte sur la complexité

Aujourd'hui, il est facile de se laisser distraire par des outils sophistiqués et des techniques de pointe. Cependant, dans le monde réel, la science des données exige une approche simpliste et pragmatique de l'élaboration de solutions. L'un des objectifs d'un projet est de démontrer votre capacité à développer des solutions utiles en matière de science des données à l'aide de techniques relativement simples. 

3. Terminez toujours votre projet

Il est facile de tomber dans le piège de l'élargissement du champ d'application lors de la réalisation d'un projet. En règle générale, définissez toujours un projet que vous savez pouvoir mener à bien de A à Z, même s'il s'agit d'un simple exercice d'analyse de données. 

4. Le projet doit avoir un impact quantifiable

Une fois le projet achevé, veillez à partager votre travail et à recueillir les réactions de la communauté de manière quantifiable. Qu'il s'agisse d'étoiles GitHub, de partages LinkedIn ou de mentions Reddit, le partage de votre travail est le meilleur moyen de montrer l'impact quantifiable de votre projet aux responsables de recrutement potentiels.

Faites passer votre apprentissage de Python au niveau supérieur

Nous espérons que cette liste de projets Python vous a plu et qu'elle vous permettra d'accélérer votre apprentissage de Python. Si vous souhaitez vous lancer et que vous avez besoin d'une remise à niveau en Python, n'hésitez pas à consulter le programme Python de DataCamp et les ressources complémentaires ci-dessous.