28 projets d'analyse de données pour tous les niveaux en 2026

Pourquoi choisir des projets d'analyse de données ?

Les projets d'analyse de données constituent des étapes essentielles pour toute personne souhaitant exceller dans le monde actuel axé sur les données. Voici pourquoi ils sont indispensables :

1. Application pratique des compétences: Ils offrent une expérience pratique, comblant ainsi le fossé entre les connaissances théoriques et la pratique dans le monde réel.
2. Polyvalence industrielle: L'analyse des données est essentielle dans divers secteurs. Travailler sur des projets variés élargit votre compréhension et votre capacité d'adaptation.
3. Esprit critique: Ces projets développent votre capacité à analyser des problèmes complexes, à identifier des tendances et à créer des solutions basées sur les données.
4. Compétences techniques: La participation à des projets vous permet d'affiner vos compétences dans l'utilisation d'outils et de langages clés, faisant de vous un analyste plus compétent et polyvalent.
5. Communication efficace: Ils vous enseignent à transformer des données complexes en informations compréhensibles et exploitables, une compétence très appréciée dans tout environnement professionnel.
6. Évolution de carrière: La réalisation de projets enrichit votre portfolio, met en valeur vos compétences auprès d'employeurs potentiels et élargit vos opportunités de carrière.

En substance, les projets d'analyse de données permettent non seulement d'affiner vos compétences techniques, mais également de vous préparer aux défis et aux exigences du monde professionnel actuel.

Projets d'analyse de données pour débutants 

En tant que débutant, il est important de vous concentrer sur l'importation, le nettoyage, la manipulation et la visualisation des données. 

• Importation de données: apprenez à importer des données à l'aide de SQL, Python, R ou du web scraping. 
• Nettoyage des données: veuillez utiliser diverses bibliothèques Python et R pour nettoyer et traiter les données. 
• Manipulation des données: utilisation de diverses techniques pour structurer l'ensemble de données en vue de leur analyse et de leur visualisation.
• Visualisation des données: affichez les données à l'aide de graphiques et de diagrammes. 

Projets d'importation et de nettoyage de données

1. Analyse du marché Airbnb à New York 

Dans le cadre du projet « Explorer le marché Airbnb à New York », vous appliquerez vos compétences en matière d'importation et de nettoyage de données pour analyser le marché Airbnb à New York. Vous devrez ingérer et combiner les données provenant de plusieurs types de fichiers, nettoyer les chaînes de caractères et formater les dates afin d'extraire des informations précises.  

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Ce projet est idéal pour les débutants qui souhaitent acquérir de l'expérience dans l'importation et le nettoyage de données. Vous pouvez appliquer des méthodes similaires à cet ensemble de données sur la vente de billets en ligne afin d'améliorer encore davantage le traitement et la gestion des données. 

Veuillez vous informer sur l'importation et le nettoyage des données en suivant des cours de courte durée :

• Introduction à l'importation de données dans Python
• Nettoyage des données en Python

2. Fréquence des mots dans les romans classiques

Dans le cadre du projet « Fréquence des mots dans les romans classiques », vous utiliserez requests et BeautifulSoup pour extraire un roman du site web Project Gutenberg. Après avoir extrait et nettoyé les données textuelles, vous utiliserez le traitement du langage naturel (NLP) pour identifier les mots les plus fréquents dans Moby Dick. Ce projet vous initie au monde du web scraping et du traitement du langage naturel avec Python.

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Pour les analystes de données et les scientifiques des données, le web scraping est une compétence essentielle à acquérir. Nous vous recommandons de suivre un cours de courte durée sur le web scraping avec Python afin de mieux comprendre les outils et les composants d'une page web HTML. 

3. Analyse des résultats aux examens des écoles publiques de New York

Dans le projet « Exploration des résultats aux examens des écoles publiques de New York, vous analyserez les résultats standardisés au SAT dans les écoles publiques de la ville de New York. Vous devrez nettoyer et résumer les colonnes (mathématiques, lecture, écriture), comparer les résultats entre les arrondissements, classer les écoles en fonction des notes obtenues en mathématiques et mettre en évidence les dix meilleures écoles de la ville. Au cours de cette formation, vous vous exercerez aux principales tâches d'analyste : correction des types, traitement des valeurs manquantes, calcul des statistiques de groupe et transformation des données brutes au niveau des établissements scolaires en informations claires et exploitables pour la prise de décision.

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Ce projet est idéal pour les débutants qui souhaitent réaliser une analyse exploratoire des données (EDA) réaliste et de type professionnel, comprenant un classement, une analyse comparative et une segmentation géographique. Vous pouvez utiliser la même méthodologie pour des ensembles de données connexes, tels que les « Facteurs qui influencent les performances des élèves » ou les données ouvertes de votre district local, afin d'enrichir votre portfolio avec des analyses comparables et reproductibles.

Projets de manipulation de données

4. Analyse des ventes de pièces détachées pour motos

Dans l'projet d'analyse des ventes de pièces détachées pour motos, vous interrogez une base de données de ventes multi-entrepôts afin de mettre en évidence les tendances en matière de revenus au fil du temps, par gamme de produits et par emplacement. Vous calculerez le chiffre d'affaires net (en tenant compte des remises/retours le cas échéant), segmenterez par entrepôt et par date, classerez les catégories de produits les plus performantes et établirez des comparaisons pour mettre en évidence la croissance par rapport au déclin. 

Attendez-vous à beaucoup de SQL pratique : jointures, troncature de dates, agrégation conditionnelle et fonctions de fenêtre pour transformer des transactions brutes en rapports clairs et prêts à être présentés à la direction.

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Ce projet est idéal pour les analystes qui souhaitent acquérir une expérience SQL orientée métier reflétant le travail réel : Définitions des indicateurs clés de performance, cumul des revenus, analyse comparative des entrepôts et suivi des performances dans le temps que vous pouvez intégrer à un tableau de bord ou à un rapport opérationnel hebdomadaire.

5. Exploration du marché des cryptomonnaies Bitcoin

Dans le cadre du projet « Explorer le marché des cryptomonnaies Bitcoin », vous étudierez les données relatives au bitcoin et à d'autres cryptomonnaies. Vous nettoierez l'ensemble de données en supprimant les cryptomonnaies sans capitalisation boursière, en comparant le Bitcoin à d'autres devises et en préparant les données pour la visualisation.  

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Vous pouvez appliquer des méthodes similaires aux données boursières et apprendre à manipuler les données à des fins d'analyse. De plus, vous pouvez acquérir des connaissances en matière de transformation, d'agrégation, de découpage et d'indexation des données en suivant le cours Manipulation des données avec pandas. 

6. Visualisation de l'historique des lauréats du prix Nobel

Dans le cadre du projet « Visualiser l'histoire des lauréats du prix Nobel », vous explorerez plus d'un siècle d'histoire du prix Nobel. À l'aide de Python, vous analyserez et visualiserez des données afin de mettre en évidence des tendances et des biais potentiels dans l'attribution de distinctions prestigieuses dans des catégories telles que la physique, la chimie, la littérature et la paix. 

Vous appliquerez des techniques de manipulation de données avec pandas et créerez des visualisations convaincantes avec Seaborn afin de raconter une histoire à partir des données. Ce projet est idéal pour améliorer vos compétences en analyse et en visualisation de données tout en explorant l'une des distinctions les plus prestigieuses au monde.

Projets de visualisation des données

7. Analyse des tendances boursières avec Plot

Dans le projet « Explorer les tendances boursières avec Plot, graphique », vous transformerez les données brutes sur les prix des géants de la restauration rapide (par exemple, McDonald's, Starbucks) en graphiques interactifs qui mettent en évidence la dynamique et les tendances du secteur. Vous créerez des graphiques en chandeliers et linéaires, ajouterez des moyennes mobiles et des statistiques glissantes, comparerez plusieurs symboles boursiers et annoterez les événements clés, en mettant l'accent sur une narration visuelle qui met en évidence la volatilité, la saisonnalité et la performance relative.

Il s'agit d'un projet axé sur la visualisation, idéal si vous recherchez un tableau de bord épuré et prêt à être intégré à votre portfolio, qui présente des informations sur le marché de manière interactive (survol, zoom, curseurs de plage) plutôt que par le biais d'une modélisation complexe.

8. Visualisation de la COVID-19

Dans le cadre du projet Visualisation du COVID-19, vous visualiserez les données relatives au COVID-19 à l'aide de la bibliothèque R la plus populaire, ggplot. Vous analyserez les cas confirmés dans le monde entier, comparerez la Chine à d'autres pays, apprendrez à annoter le graphique et ajouterez une échelle logarithmique. Ce projet vous permettra d'acquérir des compétences très recherchées chez les programmeurs R. 

Image tirée du projet

Vous pouvez appliquer les méthodes ggplot aux données sur la rougeole et acquérir davantage d'expérience dans la visualisation et l'analyse des données. De plus, vous pouvez suivre le cours « Visualisation intermédiaire des données avec ggplot2 » pour acquérir les meilleures pratiques en matière de visualisation des données. 

9. Analyse de l'audience et de la publicité du Super Bowl

Dans le cadre du projet « Analyse de l'audience et de la publicité du Super Bowl », vous explorerez les coulisses du Super Bowl, des matchs aux publicités en passant par les spectacles de la mi-temps. À l'aide de R, vous manipulerez et visualiserez les données afin de découvrir comment ces éléments interagissent entre eux. Idéal pour développer vos compétences en analyse de données à l'aide d'outils tels que ggplot2 et dplyr.

Il est facile d'utiliser le code pour afficher une visualisation interactive des données, mais il est difficile de comprendre et d'interpréter ces données. Suivez le cours « Comprendre la visualisation des données » pour comprendre la diffusion de la visualisation et apprendre les meilleures techniques de visualisation des données afin de communiquer des informations complexes.  

Projets d'analyse avancée des données

Pour les projets d'analyse de données plus avancés, il est nécessaire de maîtriser les mathématiques, les probabilités et les statistiques. De plus, vous effectuerez des analyses exploratoires et prédictives afin de comprendre les données en détail.

• Probabilités et statistiques: calculer la moyenne, la médiane, l'écart type, les algorithmes de distribution de probabilité et la corrélation sur les données. 
• Analyse exploratoire des données: examiner la distribution des données, appréhender les différents types de colonnes et identifier les tendances et les modèles. 
• Analyse prédictive: effectuez des régressions, des classifications, des regroupements et des prévisions à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.  

Projets en probabilité et statistiques

10. Modélisation des résultats des demandes d'indemnisation en matière d'assurance automobile

Dans le cadre du projet « Modélisation des résultats des demandes d'indemnisation en assurance automobile », vous utiliserez Python et la régression logistique pour prédire les demandes d'indemnisation. En utilisant les données de l'assurance automobile On the Road, vous identifierez les caractéristiques clés qui permettent d'obtenir les prévisions les plus précises. Ce projet vous permettra d'appliquer les techniques d'apprentissage automatique à des problèmes commerciaux concrets dans le secteur des assurances.

11. Test d'hypothèse à partir des matchs de football masculin et féminin

Dans le cadre du projet « Test d'hypothèses à partir de matchs de football masculin et féminin », vous analyserez des données historiques sur le football afin de déterminer si les matchs internationaux féminins donnent lieu à plus de buts que les matchs masculins. Avec Python, vous pourrez affiner vos compétences en matière de tests statistiques et découvrir les tendances mondiales du football.

Si vous souhaitez en savoir plus sur les techniques statistiques les plus courantes, les probabilités, la distribution des données, la corrélation et la conception expérimentale, nous vous invitons à suivre le cours Introduction aux statistiques en Python.

Projets d'analyse exploratoire des données (EDA)

12. Analyser les statistiques de la dette internationale

Dans le cadre du projet « Analyser les statistiques internationales sur la dette », vous serez amené à rédiger des requêtes SQL afin d'étudier et d'analyser la dette internationale à l'aide de l'ensemble de données de la Banque mondiale. SQL est l'outil le plus populaire et le plus essentiel pour effectuer des analyses de données à tout moment. 

Dans le cadre de ce projet, vous serez amené à rechercher :

1. Pays distincts
2. Indicateurs de dette distincts
3. Montant total de la dette des pays
4. Pays présentant la dette la plus élevée
5. Montant moyen de la dette selon les indicateurs
6. Le montant le plus élevé des remboursements du capital
7. L'indicateur de dette le plus courant

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Vous connecterez l'ensemble de données World Nations MariaDB et appliquerez des requêtes similaires afin d'acquérir une expérience supplémentaire dans la gestion et l'analyse de bases de données SQL. De plus, vous pouvez suivre le cours « Analyse exploratoire des données en SQL » pour approfondir vos connaissances techniques et vos compétences en matière de requêtes dans le cadre de la gestion de diverses bases de données SQL. 

13. Analyse de la criminalité à Los Angeles

Dans l'projet « Analyse de la criminalité à Los Angeles »,, vous jouerez le rôle de détective de données pour le LAPD, en nettoyant et en segmentant les données relatives aux incidents afin de déterminer quand et où les crimes sont les plus susceptibles de se produire et quels types d'infractions prédominent. Vous pourrez effectuer des analyses par heure de la journée, jour de la semaine, quartier et catégorie ; calculer des résumés des points d'intérêt ; et établir des comparaisons qui se traduisent directement en informations utiles pour l'allocation des ressources.

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Vous vous exercerez au nettoyage des données, au regroupement et à l'agrégation, au classement par période, à la normalisation des taux (par habitant ou par période), au classement des N quartiers/infractions les plus fréquents et à la création de tableaux/graphiques interprétables pour la prise de décision.

14. Analyse des films Netflix et des invités spéciaux dans The Office

Dans le cadre du projet « Étude des films Netflix et des guest stars dans The Office », vous utiliserez la manipulation et la visualisation de données pour résoudre un problème concret lié à la science des données. Vous effectuerez une analyse exploratoire approfondie des données et tirerez des conclusions à partir de graphiques détaillés. 

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Vous pouvez travailler sur un projet de portfolio en appliquant des compétences similaires à un nouvel ensemble de données : Netflix Movie Data. De plus, vous pouvez suivre le cours « Exploratory Data Analysis in Python » (Analyse exploratoire des données en Python) pour en savoir plus sur le nettoyage et la validation des données, comprendre les relations et la distribution, et explorer les relations multivariées.

Projets d'analyse prédictive

15. Prévoir les ventes futures des articles du menu de restauration rapide

Dans le projet « Prévoir les ventes futures des articles du menu d'un fast-food, vous aiderez une chaîne de restauration rapide à réduire les dépenses excessives et les commandes précipitées en élaborant un modèle de prévision des ventes pour les articles les plus populaires du menu. Vous définirez le problème commercial, concevrez des fonctionnalités de calendrier/promotionnelles, créerez des divisions temporelles, adapterez et comparerez des modèles de régression dans R, et quantifierez l'impact avec RMSE/MAE, transformant ainsi les données historiques des points de vente en plans de commande plus précis et plus rentables.

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Vous pratiquerez l'ingénierie des caractéristiques, notamment les jours de la semaine, les jours fériés et les promotions ; les divisions train/test sans fuite ; les modèles de référence par rapport aux modèles optimisés ; la validation croisée ; les rapports RMSE/MAE ; les backtests simples ; et la conversion des résultats des modèles en recommandations de commande.

16. Ce client achètera-t-il votre produit ?

Dans le cadre du projet « Ce client achètera-t-il votre produit ? », vous analyserez les comportements d'achat des clients à l'aide de statistiques et de techniques probabilistes. Avec Python, vous découvrirez des informations sur les différences entre les nouveaux clients et les clients fidèles, ce qui aidera les équipes marketing à mieux comprendre l'engagement sur les plateformes de commerce électronique.

17. Prévision des approbations de cartes de crédit

Dans le cadre du projet « Prédiction des approbations de cartes de crédit », vous développerez le modèle d'apprentissage automatique le plus performant pour prédire les approbations de demandes de cartes de crédit. 

Tout d'abord, vous allez comprendre les données et imputer les valeurs manquantes. Par la suite, vous procéderez au prétraitement des données et entraînerez un modèle de régression logistique sur l'ensemble d'apprentissage. Enfin, vous évaluerez les résultats et améliorerez les performances du modèle à l'aide de la recherche par grille.

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L'application d'algorithmes simples d'apprentissage automatique est une partie essentielle du travail d'un analyste de données. Vous pouvez acquérir davantage d'expérience en appliquant des méthodes similaires à un nouvel ensemble de données : Marketing bancaire. 

Pour approfondir vos connaissances sur la classification, la régression, le réglage fin et le prétraitement, nous vous invitons à suivre le cours « Apprentissage supervisé avec scikit-learn ».

Projets d'analyse de données pour les étudiants en dernière année

Les projets des étudiants en dernière année sont généralement axés sur la recherche et nécessitent au moins deux à trois mois pour être menés à bien. Vous travaillerez sur un sujet spécifique et tenterez d'améliorer les résultats à l'aide de diverses techniques statistiques et probabilistes.  

Remarque: On observe une tendance croissante à l'utilisation de projets d'apprentissage automatique pour les projets de fin d'études en analyse de données.  

18. Découverte du réseau de transport londonien

Dans le projet « Explorer le réseau de transport londonien », vous interrogez un entrepôt de données (Snowflake/Redshift/BigQuery/Databricks) contenant 12 années de trajets TfL (2010-2022) afin de comprendre comment les Londoniens se déplacent. Vous classerez les modes de transport les plus populaires, identifierez les périodes où le téléphérique de Londres a été particulièrement fréquenté et repérerez les rares moments où le métro a été moins fréquenté que d'habitude, transformant ainsi les données brutes sur les trajets en informations opérationnelles utiles pour la planification des horaires et des capacités.

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Vous pratiquerez le regroupement temporel (mois/année), les fonctions de fenêtre et d'agrégation, l'agrégation conditionnelle par mode/ligne, la détection d'anomalies (périodes inhabituellement chargées ou calmes), la vérification de la saisonnalité (événements/jours fériés) et la création de tableaux KPI clairs pour les opérations de transport.

19. Réduire la mortalité routière aux États-Unis

Dans le cadre du projet « Réduire la mortalité routière aux États-Unis », vous trouverez une stratégie efficace pour réduire le nombre de décès liés aux accidents de la route aux États-Unis. Vous serez chargé d'importer, de nettoyer, de manipuler et de visualiser les données. De plus, vous serez chargé de l'ingénierie des fonctionnalités et appliquerez divers modèles d'apprentissage automatique (régression linéaire multivariée, regroupement KMeans) afin d'élaborer des statistiques et de communiquer les résultats. 

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Si vous souhaitez en savoir plus sur l'apprentissage non supervisé, veuillez consulter le cours Analyse de clusters en Python.

20. Évaluation de l'efficacité des traitements médicaux

Dans le cadre du projet « Évaluation de l'efficacité des traitements médicaux », vous étudierez le cas fascinant du paradoxe de Simpson dans une étude sur le traitement des calculs rénaux. À l'aide de R, vous appliquerez l'analyse de régression pour découvrir des informations cachées et mieux comprendre comment les résultats varient selon les groupes de patients.

21. Élaboration d'un modèle de prévision de la demande

Dans le projet « Élaboration d'un modèle de prévision de la demande »,, vous prédirez la demande de produits e-commerce avec PySpark, en répondant à des questions concrètes sur la chaîne d'approvisionnement, telles que la planification des stocks et la fréquence de réapprovisionnement. Vous concevrez des caractéristiques temporelles (jour de la semaine, saisonnalité, jours fériés), créerez des divisions de validation tenant compte du temps, formerez et comparerez les bases de référence des prévisions par rapport aux résultats réels. Modèles ML à grande échelle, et exécution de backtests continus pour quantifier la stabilité, transformant l'historique des commandes en plans d'achat exploitables.

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Vous pratiquerez l'ingénierie de caractéristiques à grande échelle, les opérations Spark joins/window, la validation sans fuite, les modèles de référence par rapport aux modèles optimisés, l'analyse des erreurs RMSE/MAE, les backtests roulants/bloqués et l'analyse de scénarios, y compris les promotions et la saisonnalité.

22. Réseaux sociaux : Analyse du réseau Twitter

Sur les réseaux sociaux d': Dans le cadre d'un projet d'analyse de réseau Twitter, vous analyserez les données relatives aux abonnés à l'aide de pandas et NetworkX afin d'identifier les influenceurs, les ponts et les structures communautaires. Vous développerez des fonctions réutilisables pour charger/nettoyer des listes de bordures, construire des graphiques, calculer des mesures de centralité (degré, intermédiarité, vecteur propre), détecter des communautés, inspecter des réseaux ego et visualiser la topologie du réseau, transformant ainsi des connexions brutes en informations claires et exploitables.

Vous vous exercerez à la construction de graphiques à partir de données sur les abonnés, au nettoyage des données avec Pandas, à la détection de la centralité et des communautés, au classement des comptes influents, à l'exploration des réseaux ego et à la création de visualisations de réseaux lisibles avec des conclusions claires.

23. Analyse de la population mondiale 

Le projet World Population Analysis constitue le meilleur exemple d'analyse exploratoire approfondie. Vous explorerez diverses colonnes, visualiserez les pays les moins et les plus peuplés, et étudierez la densité et le taux de croissance démographiques. De plus, vous afficherez la répartition des classements par pays et la carte de corrélation. 

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Découvrez des méthodes simples pour créer des graphiques de données dans Python en suivant le cours « Visualisation intermédiaire des données avec Seaborn ». 

24. Panorama de la science des données et du MLOps dans l'industrie

Le projet « Data Science and MLOps Landscape in Industry » (Paysage de la science des données et des MLOps dans l'industrie) constitue un objectif ambitieux pour toutes les manipulations de données, visualisations et analyses exploratoires et géospatiales. Vous apprendrez à utiliser efficacement les boîtes à moustaches, les graphiques en anneau, les graphiques à barres, les cartes thermiques, les graphiques catégoriels parallèles, les graphiques à bulles, les graphiques en entonnoir, les graphiques radars, les graphiques en glaçons et les cartes. De plus, vous apprendrez à interpréter différents types de graphiques. 

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Suivez le cours « Introduction à la visualisation de données avec Plotly en Python » pour découvrir les fonctionnalités avancées et les options de personnalisation de Plotly. 

Projets d'analyse de données de bout en bout

Les projets de bout en bout sont excellents pour votre CV et vous permettent de mieux comprendre le cycle de vie d'un projet d'analyse de données. 

En général, vous serez chargé de :

1. Gestion de plusieurs ensembles de données
2. Comprendre la distribution des données
3. Application du nettoyage et de la manipulation des données
4. Application des techniques probabilistes et statistiques
5. Effectuer l'analyse et la visualisation des données
6. Utilisation d'un modèle d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive
7. Création du rapport ou du tableau de bord

25. Analyse des entreprises licornes

Dans le cadre du projet « Analyse des entreprises licornes », vous utiliserez SQL pour explorer les entreprises licornes évaluées à plus d'un milliard de dollars. Vous analyserez les secteurs qui affichent les valorisations les plus élevées et identifierez les tendances émergentes, telles que la croissance annuelle des nouvelles licornes entre 2019 et 2021.

26. Surveillance d'un modèle de détection des fraudes financières

Dans le cadre du projet « Surveillance d'un modèle de détection des fraudes financières », vous assumerez le rôle de data scientist post-déploiement pour une grande banque britannique. À l'aide de Python, vous surveillerez les performances d'un modèle de détection des fraudes et analyserez les raisons pour lesquelles il ne fonctionne pas comme prévu, garantissant ainsi la sécurité financière des clients.

27. Un projet complet sur l'analyse et la prévision de séries chronologiques avec Python

Dans le cadre du projet « Analyse et prévision de séries chronologiques », vous approfondirez l'analyse des tendances, appliquerez le modèle ARIMA pour établir des prévisions, comparerez les résultats et les visualiserez afin de comprendre les ventes de mobilier et de fournitures de bureau.

Les projets d'analyse et de prévision de séries chronologiques sont très demandés dans le secteur financier et vous aideront à décrocher un emploi bien rémunéré. La seule chose que vous devez faire est d'interpréter les différentes tendances et de prévoir les chiffres avec précision. 

Image tirée du projet

Si vous rencontrez des difficultés pour analyser et établir des prévisions, nous vous recommandons de suivre le cours « Modèles ARIMA en Python » afin d'acquérir des connaissances sur les modèles ARMA, l'ajustement des prévisions, la sélection des meilleurs modèles et l'entraînement des modèles ARIMA saisonniers.

28. Développer un système de recommandation multi-objectifs

L'objectif du projet « Construire un système de recommandation multi-objectifs » est de prédire les clics, les ajouts au panier et les commandes dans le domaine du commerce électronique. En résumé, vous allez créer un système de recommandation multi-objectifs basé sur les événements précédents d'une session utilisateur.

À l'issue du projet, vous maîtriserez :

1. Manipulation et analyse des données
2. Comprendre les sessions et les événements
3. Visualisation des données et rapports
4. Traitement des données chronologiques
5. Analyser les données chronologiques afin d'étudier le comportement des utilisateurs.
6. Prévoyez les clics, les paniers et les commandes les plus fréquents.

Image tirée du projet

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Si les projets individuels sont essentiels au développement des compétences personnelles, les organisations doivent également s'assurer que leurs équipes sont bien équipées pour gérer la complexité de l'analyse des données. DataCamp for Business propose des solutions sur mesure qui aident les entreprises à améliorer les compétences de leurs employés en science des données, en analyse et en apprentissage automatique. Grâce à l'accès à une vaste bibliothèque de cours interactifs, de cursus d'apprentissage personnalisés et de projets concrets, les équipes peuvent améliorer leurs compétences en matière d'ingestion, de nettoyage, de manipulation, de visualisation et d'analyse prédictive des données, autant de domaines clés abordés dans cet article.

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Conclusion

Après avoir acquis les compétences essentielles, il est nécessaire de constituer un solide portfolio afin de mettre en valeur vos connaissances. De plus, vous découvrirez de nouveaux outils, fonctionnalités et concepts qui vous seront utiles dans votre vie professionnelle. 

Dans cet article, nous avons découvert des projets adaptés aux débutants, des projets avancés, des projets destinés aux étudiants en dernière année et des projets d'analyse de données de bout en bout. De plus, nous avons traité des projets relatifs à l'ingestion et au nettoyage des données, aux probabilités et aux statistiques, à la manipulation et à la visualisation des données, ainsi qu'à l'analyse exploratoire et prédictive des données. 

Alors, quelle est la prochaine étape ? Après avoir mené à bien au moins 12 projets, envisagez d'obtenir la certification d'analyste de données professionnel. Cela augmentera vos chances d'être recruté. Nous vous invitons également à consulter notre article sur la manière de devenir analyste de données pour obtenir davantage de conseils professionnels.