Accéder au contenu principal

Découvrez les lauréats du concours des Top 10 de Netflix

Découvrez les gagnants d’un récent concours analysant les attributs les plus fréquents des contenus populaires sur Netflix.
Actualisé 18 sept. 2026  · 4 min lire

Explorer avec l’IA

ChatGPTClaudePerplexity

Les classements Top 10 de Netflix offrent une lecture précieuse de ce que le monde regarde. Avec des millions de spectateurs à travers le globe, comprendre les facteurs clés qui expliquent le succès de ces têtes d’affiche est essentiel pour créer les hits de demain. Récemment, un concours a été organisé pour explorer le jeu de données et identifier les attributs les plus courants des contenus populaires sur Netflix. Les participants devaient analyser et visualiser les données avec Python et Jupyter Notebooks. Dans cet article, nous dévoilons les lauréats du concours et revenons sur leurs découvertes marquantes. Découvrez d’autres compétitions en direct

3e place : cartographier les séries populaires par pays

Le troisième lauréat, Dhifallh Alayadi, a analysé la catégorie séries et mis au jour des enseignements fascinants sur la popularité de certains titres selon les pays. « Pablo Escobar, el patrón del mal » s’impose en tête, apparaissant dans le Top 10 de 13 pays. Sa longévité est remarquable : 60 semaines en Bolivie et jusqu’à 75 semaines au Venezuela, en Colombie, au Honduras, au Nicaragua et au Salvador. « Pasión de Gavilanes » arrive en deuxième position, présent dans 12 pays et resté 60 semaines au Paraguay, ainsi que 75 semaines au Pérou, au Honduras, au Costa Rica et au Nicaragua. « Yo soy Betty, la fea » se classe troisième, tandis que « Money Heist » et « Café con aroma de mujer » se partagent la quatrième place avec deux pays chacun. Les analyses de Dhifallh Alayadi éclairent l’attrait mondial des séries et leurs trajectoires variables selon les marchés. Les créateurs peuvent s’appuyer sur ces insights pour adapter leurs contenus aux préférences des publics internationaux. Retrouvez l’analyse de Dhifallh Alayadi dans cette publication Workspace.

2e place : le lien entre notes et popularité

Le finaliste David Asogwa s’est concentré sur la popularité des séries selon les pays. Ses résultats montrent que certaines œuvres connaissent une longévité exceptionnelle dans des régions données, quand d’autres peinent à percer. En tête dans plusieurs pays, « Pablo Escobar, el patrón del mal » s’est maintenue de nombreuses semaines en Bolivie, au Venezuela, en Colombie, au Honduras, au Nicaragua et au Salvador. L’analyse de David Asogwa met également en évidence la forte corrélation entre intrigue prenante et excellence de la production avec la popularité durable de séries comme « Pasión de Gavilanes » et « Yo soy Betty, la fea » dans plusieurs régions. Retrouvez l’analyse de David Asogwa dans cette publication Workspace.

1re place : les genres les plus fréquents dans les Top 10

Le grand gagnant, Nri-Ezedi, a plongé au cœur des données et mis au jour des tendances marquantes. Les séries dominent les Top 10 de Netflix, et 30 % des titres les plus populaires sur leurs 28 premiers jours sont des séries non anglophones. Une œuvre s’est particulièrement illustrée : « Squid Game : saison 1 ». Ce phénomène mondial non anglophone a accumulé un volume impressionnant d’heures hebdomadaires visionnées et de semaines cumulées en tête. L’analyse de Nri-Ezedi montre la puissance de personnages bien écrits et d’intrigues captivantes capables de séduire des publics partout dans le monde. Retrouvez l’analyse de Nri-Ezedi dans cette publication Workspace.

Ces résultats ouvrent des perspectives aux créateurs pour mieux comprendre les tendances mondiales, échanger avec la communauté et mettre leurs compétences en pratique sur des cas concrets. Essayez une compétition précédente pour voir comment vous aborderiez un problème donné, puis comparez votre approche à celle des lauréats pour en tirer des enseignements.

Sujets
Analyse des données
Python
R
DataLab
Contenus associés

blog

2022-2023 Rapport annuel DataCamp Classrooms

À l'aube de la nouvelle année scolaire, DataCamp Classrooms est plus motivé que jamais pour démocratiser l'apprentissage des données, avec plus de 7 650 nouveaux Classrooms ajoutés au cours des 12 derniers mois.
Nathaniel Taylor-Leach's photo

Nathaniel Taylor-Leach

8 min

Tutoriel

Régression MCO : Les idées clés expliquées

Gagnez en confiance dans la régression par les MCO en maîtrisant ses fondements théoriques. Découvrez comment réaliser des mises en œuvre simples dans Excel, R et Python.
Josef Waples's photo

Josef Waples

8 min

Tutoriel

Tableaux Python

Tableaux Python avec exemples de code. Découvrez comment créer et imprimer des tableaux à l'aide de Python NumPy dès aujourd'hui.
DataCamp Team's photo

DataCamp Team

3 min

Tutoriel

Python Switch Case Statement : Guide du débutant

Découvrez le match-case de Python : un guide sur sa syntaxe, ses applications en data science, ML, et une analyse comparative avec le switch-case traditionnel.
Matt Crabtree's photo

Matt Crabtree

5 min

Tutoriel

Comment trier un dictionnaire par valeur en Python

Découvrez des méthodes efficaces pour trier un dictionnaire par valeurs en Python. Découvrez le tri par ordre croissant et décroissant, ainsi que des conseils supplémentaires pour le tri par clé.
Neetika Khandelwal's photo

Neetika Khandelwal

5 min

Tutoriel

30 astuces Python pour un meilleur code, avec exemples

Nous avons sélectionné 30 astuces Python pour améliorer votre code et développer vos compétences en Python.
Kurtis Pykes 's photo

Kurtis Pykes

15 min

Voir PlusVoir Plus