Course
20 projets d'analyse de données pour tous les niveaux
Après avoir appris les principes fondamentaux de l'analyse des données, il est temps d'appliquer vos compétences en travaillant sur des projets. Les entreprises préfèrent recruter des étudiants ayant une expérience de plusieurs projets, et elles recherchent des employés qui maîtrisent l'ingestion et le nettoyage des données, la manipulation des données, les probabilités et les statistiques, l'analyse prédictive et la rédaction de rapports.
Il ne s'agit pas d'apprendre une nouvelle langue ou de nouveaux outils. Il s'agit de comprendre les données et d'en extraire les informations importantes. Vous devez travailler sur plusieurs projets pour mieux comprendre les données et produire des rapports pour des personnes non techniques.
Ce blog couvre les projets d'analyse de données pour les débutants, les professionnels et les étudiants de dernière année. En outre, vous découvrirez des projets de bout en bout qui comportent toutes les étapes essentielles, de l'importation des données à l'établissement des rapports.
Si vous recherchez des projets plus axés sur l'intelligence artificielle, consultez notre guide séparé sur certains des meilleurs projets d'intelligence artificielle sur lesquels vous pouvez commencer à travailler dès aujourd'hui.
L'amélioration de l'IA pour les débutants
Pourquoi choisir des projets d'analyse de données ?
Les projets d'analyse de données sont des étapes cruciales pour tous ceux qui cherchent à exceller dans le monde d'aujourd'hui, centré sur les données. Voici pourquoi ils sont essentiels :
- Application pratique des compétences: Ils offrent une expérience pratique, comblant le fossé entre les connaissances théoriques et la pratique dans le monde réel.
- Polyvalence de l'industrie: L'analyse des données est essentielle dans différents secteurs. Travailler sur des projets diversifiés élargit votre compréhension et votre capacité d'adaptation.
- Pensée critique: Ces projets développent votre capacité à analyser des questions complexes, à identifier des modèles et à créer des solutions basées sur des données.
- Compétences techniques: En participant à des projets, vous affinez vos compétences dans des outils et des langages clés, ce qui fait de vous un analyste plus compétent et plus polyvalent.
- Une communication efficace: Ils vous apprennent à traduire des données complexes en informations compréhensibles et exploitables, une compétence très appréciée dans tout environnement professionnel.
- Avancement de la carrière: La réalisation de projets enrichit votre portfolio, met en valeur vos compétences auprès d'employeurs potentiels et élargit vos perspectives de carrière.
Par essence, les projets d'analyse de données ne se contentent pas d'affiner vos compétences techniques, ils vous préparent également aux défis et aux exigences du monde du travail moderne.
Projets d'analyse de données pour les débutants
En tant que débutant, vous devez vous concentrer sur l'importation, le nettoyage, la manipulation et la visualisation des données.
- Importation de données: apprenez à importer les données en utilisant SQL, Python, R ou le web scraping.
- Nettoyage des données: utilisez diverses bibliothèques Python et R pour nettoyer et traiter les données.
- Manipulation des données: utilisation de diverses techniques pour façonner l'ensemble des données en vue de l'analyse et de la visualisation des données.
- Visualisation des données: afficher les données à l'aide de tracés et de graphiques.
Projets d'importation et de nettoyage de données
1. Explorer le marché Airbnb de New York
Dans le cadre du projet " Exploring the NYC Airbnb Market ", vous appliquerez vos compétences en matière d'importation et de nettoyage de données pour analyser le marché Airbnb à New York. Vous ingérerez et combinerez les données provenant de plusieurs types de fichiers, nettoierez les chaînes de caractères et formaterez les dates afin d'extraire des informations précises.
Image de l'auteur | Code du projet
Ce projet est parfait pour les débutants qui souhaitent acquérir de l'expérience en matière d'importation et de nettoyage de données. Vous pouvez appliquer des méthodes similaires à cet ensemble de données sur la vente de billets en ligne afin d'améliorer la gestion et le traitement des données.
Apprenez-en plus sur l'importation et le nettoyage des données en suivant des formations de courte durée :
2. Fréquence des mots dans les romans classiques
Dans le cadre du projet sur la fréquence des mots dans les romans classiques, vous utiliserez requests
et BeautifulSoup
pour extraire un roman du site Web du Projet Gutenberg. Après avoir récupéré et nettoyé les données textuelles, vous utiliserez le NLP pour trouver les mots les plus fréquents dans Moby Dick. Le projet vous introduit dans le monde du web scraping et du traitement du langage naturel en Python.
Image de l'auteur | Code du projet
Pour les analystes de données et les data scientists, le web scraping est une compétence essentielle à acquérir. Vous pouvez suivre un court cours de Web Scraping with Python pour comprendre les outils et les composants d'une page web HTML.
Maîtrisez la PNL en Python dès aujourd'hui
Projets de manipulation de données
3. Explorer le marché des crypto-monnaies Bitcoin
Dans le cadre du projet Exploration du marché des crypto-monnaies Bitcoin, vous explorerez les données relatives au bitcoin et à d'autres crypto-monnaies. Vous nettoierez l'ensemble des données en éliminant les crypto-monnaies sans capitalisation boursière, en comparant le bitcoin à d'autres devises et en préparant les données pour la visualisation.
l'auteur | Code du projet
Vous pouvez appliquer des méthodes similaires aux données boursières et apprendre à manipuler les données pour les analyser. En outre, vous pouvez apprendre la transformation des données, l'agrégation, le découpage et l'indexation en suivant le cours Manipulation des données avec pandas.
4. Analysez vos données de fitness Runkeeper
Dans le projet Analysez votre forme physique avec Runkeeper, vous allez importer, nettoyer, manipuler et analyser les sept années de données d'entraînement de Runkeeper. Il s'agit d'un exemple de projet parfait pour apprendre à filtrer, transformer et traiter des données complexes. En outre, vous analyserez les données et présenterez un rapport de synthèse détaillé.
Image de l'auteur | Code du projet
Vous pouvez appliquer des méthodes similaires aux données de tir de la NBA et acquérir plus d'expérience dans la manipulation et l'analyse des données, ou vous pouvez suivre le cours Manipulation des données de séries temporelles en Python pour traiter des ensembles de données de séries temporelles complexes.
Projets de visualisation de données
5. Visualisation de COVID-19
Dans le projet Visualiser CO VID-19, vous visualiserez les données COVID-19 à l'aide de la bibliothèque R la plus populaire ggplot
. Vous analyserez des cas confirmés dans le monde entier, comparerez la Chine avec d'autres pays, apprendrez à annoter le graphique et à ajouter une échelle logarithmique. Le projet vous permettra d'acquérir des compétences très demandées par les programmeurs R.
Image du projet
Vous pouvez appliquer les méthodes ggplot aux données de Measles et acquérir plus d'expérience dans la visualisation et l'analyse des données. De plus, vous pouvez suivre le cours Intermediate Data Visualization with the ggplot2 pour apprendre les meilleures pratiques en matière de visualisation de données.
6. Le marché des applications Android sur Google Play
Dans le projet Android App Market on Google Play, vous allez importer, nettoyer et visualiser les données du Google Play Store pour comprendre le marché des applications Android.
Vous devrez :
- Nettoyez les données.
- Corrigez les types de données.
- Explorez les catégories d'applications.
- Comprendre la répartition des classements, de la taille, de la popularité et du prix des applications.
- Effectuez une analyse des sentiments sur les avis des utilisateurs.
Image du projet
Vous pouvez appliquer les leçons tirées du projet à un ensemble de données similaire : Google Play Store Apps pour acquérir plus d'expérience dans la visualisation et l'exploration des données.
Il est facile d'utiliser le code pour afficher une visualisation interactive des données, mais il est difficile de comprendre et d'interpréter les données. Suivez le cours " Comprendre la visualisation des données" pour expliquer la distribution de la visualisation et apprendre les meilleures techniques de visualisation des données pour communiquer des données complexes.
Projets d'analyse avancée des données
Pour les projets d'analyse de données plus avancés, vous devez maîtriser les mathématiques, les probabilités et les statistiques. En outre, vous effectuerez des données exploratoires et des analyses prédictives pour comprendre les données en détail.
- Probabilité et statistiques: effectuez des calculs de moyenne, de médiane, d'écart-type, d'algorithmes de distribution de probabilité et de corrélation sur les données.
- Analyse exploratoire des données: explorer la distribution des données, comprendre les différents types de colonnes, ainsi que les tendances et les modèles.
- Analyse prédictive: effectuer des régressions, des classifications, des regroupements et des prévisions à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.
Projets sur les probabilités et les statistiques
7. Des informations en temps réel à partir des données des médias sociaux
Pour le projet " Real-time Insights from Social Media", vous utiliserez divers outils statistiques pour vous plonger dans les tendances les plus fortes de Twitter. Vous comprendrez les modèles locaux et mondiaux et les tendances communes, et vous effectuerez des analyses de fréquence et de langue.
Image de l'auteur | Code du projet
Vous pouvez appliquer des méthodes similaires à celles utilisées dans le projet à un nouveau jeu de données : Internet News and Consumer Engagement, et apprenez-en plus sur l'analyse des tendances de l'actualité et du comportement des consommateurs.
8. Trouvez des similitudes entre les films à partir des résumés d'intrigue
Dans le projet Find Movie Similarity from Plot Sum maries, vous utiliserez le NLP et le clustering pour trouver les similitudes entre les intrigues de films. C'est le projet idéal si vous cherchez à appliquer des techniques statistiques à des données textuelles.
Vous allez importer deux ensembles de données, les combiner, effectuer une tokenisation et un stemming, convertir les mots en vecteurs et utiliser KMeans pour effectuer un clustering. En outre, vous calculerez la distance de similarité et visualiserez les résultats à l'aide de Matplotlib, de Linkage et de Dendrogrammes.
Image du projet
Utilisez les leçons tirées du projet et appliquez-les à un nouvel ensemble de données : Netflix Movie Data, pour acquérir de l'expérience dans l'application de statistiques à des données textuelles.
Si vous souhaitez vous familiariser avec les techniques statistiques les plus courantes, les probabilités, la distribution des données, la corrélation et la conception expérimentale, suivez le cours Introduction aux statistiques en Python.
Projets d'analyse exploratoire des données (AED)
9. Analyser les statistiques de la dette internationale
Dans le projet Analyser les statistiques de la dette internationale, vous écrirez des requêtes SQL pour explorer et analyser la dette internationale en utilisant 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 en déplacement.
Dans le cadre de ce projet, vous trouverez les éléments suivants :
- Des pays distincts
- Des indicateurs de dette distincts
- Montant total de la dette des pays
- Pays ayant la dette la plus élevée
- Montant moyen de la dette selon les indicateurs
- Le montant le plus élevé des remboursements de capital
- L'indicateur de dette le plus courant
Image de l'auteur | Code du projet
Vous connecterez le jeu de données MariaDB des Nations Unies et appliquerez des requêtes similaires afin d'acquérir une expérience supplémentaire dans la manipulation et l'analyse des bases de données SQL. En outre, vous pouvez suivre le cours Exploratory Data Analysis in SQL pour perfectionner les techniques et les requêtes dans le traitement de diverses bases de données SQL.
10. Enquête sur les films Netflix et les stars invitées dans The Office
Dans le projet Investigating Netflix Movies and Guest Stars in The Office, vous utiliserez la manipulation et la visualisation de données pour résoudre un problème réel de science des données. Vous effectuerez des analyses exploratoires approfondies des données et tirerez des conclusions à partir de graphiques détaillés.
Image du projet
Vous pouvez travailler sur un projet de portefeuille en appliquant des compétences similaires à un nouvel ensemble de données : Netflix Movie Data. En outre, vous pouvez suivre le cours Exploratory Data Analysis in 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
11. Fonctions pour les prévisions des prix des denrées alimentaires
Dans le cadre du projet Fonctions pour les prévisions des prix alimentaires, vous effectuerez une analyse prédictive des prix alimentaires au Rwanda. Vous importerez, manipulerez et prévoirez des données à l'aide de progiciels R. Il est parfait pour les débutants et les professionnels qui s'initient au langage R et à l'analyse prédictive.
Image du projet
Vous pouvez créer une fonction R de prévision de séries temporelles pour les données de prêt et améliorer votre capacité à effectuer des analyses prédictives à l'aide de packages R. En outre, vous pouvez suivre le cours Forecasting Product Demand in R pour en savoir plus sur la prévision de la demande avec des séries temporelles, la régression mixte et la prévision hiérarchique.
12. Prévoir les approbations de cartes de crédit
Dans le projet Prédire les approbations de cartes de crédit, vous construirez le modèle d'apprentissage automatique le plus performant pour prédire les approbations de demandes de cartes de crédit.
Tout d'abord, vous comprendrez les données et imputerez les valeurs manquantes. Ensuite, vous traiterez les données et formerez 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 en grille.
Image de l'auteur | Code du projet
L'application d'algorithmes simples d'apprentissage automatique est une partie essentielle de la vie d'un analyste de données. Vous pouvez acquérir plus d'expérience en appliquant des méthodes similaires à un nouvel ensemble de données : Marketing bancaire.
Apprenez-en plus sur la classification, la régression, le réglage fin et le prétraitement en suivant une courte formation sur l 'apprentissage supervisé avec scikit-learn.
Devenez un scientifique ML
Projets d'analyse de données pour les étudiants de dernière année
Les projets de fin d'études sont généralement basés sur la recherche et nécessitent au moins 2 à 3 mois de travail. Vous travaillerez sur un sujet spécifique et tenterez d'améliorer les résultats à l'aide de diverses techniques statistiques et de probabilité.
Remarque: les projets d'apprentissage automatique pour les projets de fin d'études en analyse de données sont de plus en plus fréquents.
13. Réduire la mortalité routière aux États-Unis
Pour le projet " Réduire la mortalité due à la circulation aux États-Unis ", vous trouverez une bonne stratégie pour réduire le nombre de décès liés à la circulation aux États-Unis. Vous devrez importer, nettoyer, manipuler et visualiser les données. En outre, vous effectuerez de l'ingénierie des caractéristiques et appliquerez divers modèles d'apprentissage automatique (régression linéaire multivariée, clustering KMeans) afin de proposer des résultats stables et de les communiquer.
Image du projet
Si vous souhaitez en savoir plus sur l'apprentissage non supervisé, consultez le cours Cluster Analysis in Python.
14. Classifier les genres de chansons à partir de données audio
Dans le projet Classifier les genres de chansons à partir de données audio, vous appliquerez des algorithmes d'apprentissage automatique pour classer les chansons par genre.
Vous serez :
- Préparation du jeu de données
- Les diviser en ensembles de formation et de test
- Normaliser les données
- Appliquer l'ACP aux données mises à l'échelle
- Entraînez l'arbre de décision et la régression logistique et comparez les performances.
- Équilibrer les données pour une meilleure performance
- Comprendre les biais du modèle
- Appliquer la validation croisée pour évaluer nos modèles
Image par l'auteur | Résultat du projet
Apprenez-en plus sur la régression logistique et les SVM en suivant le cours Linear Classifiers in Python.
15. Analyse de la population mondiale
Le projet d'analyse de la population mondiale est le meilleur exemple d'analyse exploratoire approfondie. Vous explorerez différentes colonnes, visualiserez les pays les moins peuplés et les plus peuplés, et étudierez la densité de population et le taux de croissance. En outre, vous afficherez la distribution des rangs des pays et la carte de corrélation.
Image du projet
Apprenez des méthodes simples de visualisation de données en Python en suivant le cours Intermediate Data Visualization with Seaborn (visualisation de données intermédiaire avec Seaborn ).
16. Le paysage de la science des données et des MLOps dans l'industrie
Le projet Data Science and MLOps Landscape in Industry est le Saint Graal pour toutes les manipulations de données, les visualisations et les analyses exploratoires et géospatiales. Vous apprendrez à utiliser efficacement les diagrammes en boîte, les diagrammes en beignet, les diagrammes en barres, les cartes thermiques, les graphiques catégoriels parallèles, les diagrammes à bulles, les diagrammes en entonnoir, les diagrammes radar, les diagrammes en glaçon et les cartes. De plus, vous apprendrez à interpréter différents types de graphiques.
Image du projet
Suivez le cours Introduction à la visualisation de données avec Plotly en Python pour découvrir les fonctionnalités avancées de Plotly et la personnalisation.
Projets d'analyse de données de bout en bout
Les projets de bout en bout sont excellents pour votre CV et votre compréhension du cycle de vie d'un projet d'analyse de données.
En général, vous serez :
- Traiter des ensembles de données multiples
- Comprendre la distribution des données
- Application du nettoyage et de la manipulation des données
- Application des techniques de probabilité et de statistique
- Analyse et visualisation des données
- Utilisation d'un modèle d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive
- Création du rapport ou du tableau de bord
17. Prédire les tarifs des taxis avec les forêts aléatoires
Dans le projet Predict Taxi Fares with Random Forests, vous participerez à des courses de taxi à New York et utiliserez des modèles à base d'arbres pour prédire la valeur des tarifs et des pourboires, en fonction du lieu, de la date et de l'heure. En outre, vous vous familiariserez avec les paquets R populaires dplyr
, ggplot2
, et randomForests
.
Vous nettoierez les données et les visualiserez sur la carte pour comprendre les points névralgiques de la course, prédirez les tarifs des taxis à l'aide de modèles d'arbres et de forêts aléatoires, afficherez la prédiction sur la carte et analyserez les résultats.
Image du projet
Si vous ne connaissez pas les modèles arborescents du langage R, suivez le cours Machine Learning with Tree-Based Models with R et devenez un expert.
18. Jeux mobiles A/B Testing avec Cookie Cats
Les tests A/B de nouvelles fonctionnalités et de nouveaux produits constituent une partie essentielle du travail d'un analyste de données. Dans le projet Jeux mobiles A/B Testing avec Cookie C ats, vous analyserez le résultat d'un A/B testing, où la première porte de Cookie Cats a été déplacée du niveau 30 au niveau 40.
En détail, vous devrez utiliser la manipulation de données, les statistiques, la visualisation de données et la pensée critique pour décider quelle est la meilleure version.
Image du projet
Si vous êtes novice en matière de tests A/B, essayez de suivre le cours Customer Analytics and A/B Testing in Python pour comprendre les indicateurs clés de performance, explorer et visualiser le comportement et l'application des clients et analyser les résultats des tests A/B.
19. Un projet de bout en bout sur l'analyse des séries temporelles et les prévisions avec Python
Dans le projet Analyse des séries temporelles et prévisions, vous analyserez en profondeur les tendances, appliquerez le modèle ARIMA pour les prévisions, comparerez les résultats et les visualiserez pour comprendre les ventes de meubles et de fournitures de bureau.
Les projets d'analyse des séries temporelles et de prévision sont très demandés dans les secteurs financiers 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.
Remarque: l'analyse financière et les prévisions sont un métier très rémunérateur, mais c'est aussi le métier le plus difficile.
Image du projet
Si vous avez du mal à analyser et à prévoir, essayez de suivre le cours Modèles ARIMA en Python pour en savoir plus sur les modèles ARMA, l'adaptation au futur, la sélection des meilleurs modèles et l'entraînement des modèles ARIMA saisonniers.
20. Construire un système de recommandation multi-objectif
L'objectif de ce projet de système de recommandation multi-objectif est de prédire les clics, les ajouts au panier et les commandes dans le domaine du commerce électronique. En bref, vous allez créer un système de recommandation multi-objectif basé sur les événements précédents d'une session utilisateur.
À l'issue du projet, vous maîtriserez
- Manipulation et analyse des données
- Comprendre les sessions et les événements
- Visualisation des données et rapports
- Traitement des données de séries temporelles
- Analyser les données de séries temporelles pour explorer le comportement des utilisateurs
- Prévoir les clics, les paniers et les commandes les plus importants
Image du projet
Soutenir la croissance de votre équipe avec DataCamp for Business
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 les complexités de l'analyse des données. DataCamp for Business propose des solutions sur mesure qui aident les entreprises à perfectionner leurs employés dans les domaines de la science des données, de l'analyse et de l'apprentissage automatique. Grâce à l'accès à une vaste bibliothèque de cours interactifs, à des pistes d'apprentissage personnalisées et à des 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 mis en évidence dans ce blog.
Que vous soyez une petite startup ou une grande entreprise, DataCamp for Business vous fournit les outils pour vous perfectionner, vous recycler et créer une culture axée sur les données afin de rester compétitif sur le marché d'aujourd'hui. Vous pouvez demander une démonstration dès aujourd'hui pour en savoir plus.
Conclusion
Après avoir acquis des compétences essentielles, vous devez constituer un solide portfolio pour mettre en valeur vos connaissances. En outre, vous apprendrez de nouveaux outils, fonctions et concepts qui vous seront utiles dans votre vie professionnelle.
Dans ce billet, nous avons découvert des projets pour débutants, des projets avancés, des projets pour étudiants de dernière année et des projets d'analyse de données de bout en bout. En outre, nous avons couvert des projets sur l'ingestion et le nettoyage des données, les probabilités et les statistiques, la manipulation et la visualisation des données, ainsi que les données exploratoires et l'analyse prédictive.
Alors, quelle est la prochaine étape ? Après avoir mené à bien au moins 12 projets, essayez d'obtenir la certification d'analyste de données professionnel. Vous augmenterez ainsi vos chances d'être embauché. Vous pouvez également consulter notre article sur la façon de devenir analyste de données pour obtenir d'autres conseils de carrière.
Devenez un scientifique ML
En tant que data scientist certifié, je suis passionné par l'utilisation des technologies de pointe pour créer des applications innovantes d'apprentissage automatique. Avec une solide expérience en reconnaissance vocale, en analyse de données et en reporting, en MLOps, en IA conversationnelle et en NLP, j'ai affiné mes compétences dans le développement de systèmes intelligents qui peuvent avoir un impact réel. En plus de mon expertise technique, je suis également un communicateur compétent, doué pour distiller des concepts complexes dans un langage clair et concis. En conséquence, je suis devenu un blogueur recherché dans le domaine de la science des données, partageant mes idées et mes expériences avec une communauté grandissante de professionnels des données. Actuellement, je me concentre sur la création et l'édition de contenu, en travaillant avec de grands modèles linguistiques pour développer un contenu puissant et attrayant qui peut aider les entreprises et les particuliers à tirer le meilleur parti de leurs données.
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