Partie 3 | Projet d’analyse de données

Objectifs

À l’issue de ce module, chaque étudiant.e sera capable de :

• Formuler des questions de recherche pertinentes à partir d’un jeu de données

• Appliquer une méthodologie complète d’analyse exploratoire de données

• Intégrer toutes les compétences acquises (manipulation, analyse, visualisation)

• Développer du code Python et R fonctionnel, structuré et documenté

• Présenter les résultats d’analyse de manière professionnelle

• Rendre un code propre et exécutable au professeur

Introduction

Le projet final constitue la synthèse de tous les modules précédents. Il s’agit d’une opportunité de démontrer votre maîtrise des langages Python et R dans un contexte d’analyse de données réelles.

Description du projet

Méthodologie d’analyse exploratoire

Votre projet doit suivre les étapes suivantes :

1. Définition du contexte et des objectifs (10%)

• Présenter le jeu de données choisi (source, description, contexte)

• Formuler 3 à 5 questions de recherche claires et pertinentes

• Justifier l’intérêt de ces questions

• Définir les objectifs de l’analyse

2. Import et exploration initiale (10%)

En Python ET en R :

• Importer les données (CSV, Excel, JSON)

• Afficher les dimensions, types de données, aperçu

• Identifier les variables (catégorielles, numériques, temporelles)

• Détecter les problèmes potentiels (valeurs manquantes, incohérences)

3. Nettoyage et préparation des données (20%)

• Traiter les valeurs manquantes

• Identifier et gérer les valeurs aberrantes

• Supprimer les doublons si nécessaire

• Corriger les incohérences

• Créer de nouvelles variables si pertinent

• Normaliser ou standardiser si nécessaire

4. Analyse exploratoire approfondie (25%)

Statistiques descriptives :

• Calculer les mesures de tendance centrale (moyenne, médiane, mode)

• Calculer les mesures de dispersion (écart-type, variance, IQR)

• Analyser les distributions des variables

• Calculer les corrélations entre variables

Analyse par groupes :

• Segmenter les données selon des critères pertinents

• Comparer les statistiques entre groupes

• Identifier les différences significatives

Détection de patterns :

• Identifier des tendances temporelles (si applicable)

• Détecter des clusters ou groupements naturels

• Analyser les relations non-linéaires

5. Visualisations (25%)

Créer au minimum 6 visualisations pertinentes et professionnelles :

• Au moins 2 graphiques pour montrer des distributions

• Au moins 2 graphiques pour montrer des relations/corrélations

• Au moins 2 graphiques pour comparer des groupes

• Tous les graphiques doivent être :

  • Personnalisés (titres, labels, couleurs appropriées)

  • Lisibles et esthétiques

  • Directement liés aux questions de recherche

  • Accompagnés d’interprétations

6. Synthèse et conclusions (10%)

• Répondre à chaque question de recherche formulée

• Présenter les insights principaux découverts

• Discuter des limitations de l’analyse

• Proposer des pistes d’amélioration ou d’analyse future

Choix du jeu de données

Option 1 : Datasets proposés

Le professeur peut proposer une liste de datasets.

Option 2 : Dataset personnel

Vous pouvez choisir votre propre dataset.

Livrables du projet

Vous devez rendre les éléments suivants :

1. Code Python (30%)

Fichier : projet_python.py ou projet_python.ipynb (Jupyter Notebook)

Contenu :

• Import des bibliothèques nécessaires

• Import et exploration des données

• Nettoyage et préparation

• Analyses statistiques

• Visualisations

• Commentaires détaillés expliquant chaque étape

• Code structuré en sections claires

• Utilisation de fonctions pour le code répétitif

2. Code R (30%)

Fichier : projet_r.R ou projet_r.Rmd (R Markdown)

Contenu identique au code Python mais en R :

• Utilisation de tidyverse (dplyr, ggplot2, tidyr)

• Structure similaire avec sections commentées

• Mêmes analyses et visualisations

• Documentation claire

3. Fichier README (10%)

Fichier : README.md ou README.txt

Contenu :

• Titre du projet

• Description du dataset (source, nombre de lignes/colonnes)

• Questions de recherche

• Instructions pour exécuter le code Python

• Instructions pour exécuter le code R

• Liste des bibliothèques/packages nécessaires

• Résumé des principaux résultats (3-5 points clés)

• Auteur et date

4. Données (10%)

Fichier : data.csv (ou autre format)

• Le fichier de données utilisé doit être fourni

• Si le dataset est trop volumineux (>50 MB), fournir un lien de téléchargement

• Documenter la source et la licence d’utilisation

Critères d’évaluation détaillés

Le projet est noté sur 30% de la note finale selon la grille suivante :

Code Python (30% du projet = 9% de la note finale)

Critère	Inacceptable [0-1,25[	Insuffisant [1,25-2,5[	Correct [2,5-3,75[	Excellent [3,75-5]
Fonctionnalité	Code non exécutable ou avec erreurs majeures	Code partiellement fonctionnel avec plusieurs erreurs	Code fonctionnel avec quelques erreurs mineures	Code parfaitement fonctionnel, bien structuré
Structures de données	Utilisation incorrecte ou absente	Utilisation basique avec erreurs	Utilisation correcte des structures appropriées	Utilisation optimale et avancée des structures

Code R (30% du projet = 9% de la note finale)

Critère	Inacceptable [0-1,25[	Insuffisant [1,25-2,5[	Correct [2,5-3,75[	Excellent [3,75-5]
Fonctionnalité	Code non exécutable ou avec erreurs majeures	Code partiellement fonctionnel avec plusieurs erreurs	Code fonctionnel avec quelques erreurs mineures	Code parfaitement fonctionnel, bien structuré
Objets R	Utilisation incorrecte ou absente	Utilisation basique avec erreurs	Objets R utilisés correctement	Utilisation optimale et avancée des objets R

Analyse exploratoire (20% du projet = 6% de la note finale)

Critère	Inacceptable [0-1,25[	Insuffisant [1,25-2,5[	Correct [2,5-3,75[	Excellent [3,75-5]
Profondeur	Analyse absente ou très superficielle	Analyse présente mais incomplète	Analyse correcte couvrant les aspects essentiels	Analyse complète et approfondie avec insights pertinents

Visualisations (20% du projet = 6% de la note finale)

Critère	Inacceptable [0-1,25[	Insuffisant [1,25-2,5[	Correct [2,5-3,75[	Excellent [3,75-5]
Qualité	Graphiques absents ou non pertinents	Graphiques présents mais mal configurés	Graphiques corrects et informatifs	Graphiques excellents, esthétiques et très informatifs

Calendrier et modalités

Dates importantes

• Deadline : [Date précise fournie par l’enseignant]

Modalités de rendu

• Format : Archive ZIP nommée Nom_Prenom_Projet.zip

• Contenu de l’archive :

  • projet_python.ipynb ou projet_python.py

  • projet_r.R ou projet_r.Rmd

  • README.md

  • data.csv (ou lien dans README)

  • requirements.txt (Python) - optionnel mais recommandé

• Mode de soumission : [Plateforme indiquée par l’enseignant]

• Retard : Pénalité de [X]% par jour de retard

Travail individuel

• Le projet est strictement individuel

• Tout plagiat sera sanctionné

• Vous pouvez utiliser des ressources en ligne mais devez citer vos sources

• Le code doit être votre propre travail

Conseils et bonnes pratiques

Pour réussir votre projet :

1. Commencez tôt : Ne sous-estimez pas le temps nécessaire

2. Choisissez un dataset qui vous intéresse : La motivation est clé

3. Posez de vraies questions : Pas juste “montrer des stats”

4. Documentez au fur et à mesure : N’attendez pas la fin

5. Testez régulièrement : Vérifiez que tout fonctionne

6. Demandez des retours : Consultez le professeur en cas de doute

7. Soignez la présentation : Code lisible, graphiques clairs

8. Relisez tout : Vérifiez l’orthographe, la syntaxe, les résultats

Erreurs à éviter :

• Dataset trop simple ou trop complexe

• Questions de recherche vagues ou trop larges

• Code désorganisé sans commentaires

• Visualisations mal configurées ou non pertinentes

• Analyse superficielle sans interprétation

• Oublier de tester le code avant de rendre

• Ne pas fournir les données ou le README

Ressources utiles :

• Documentation des bibliothèques utilisées

• Exemples de projets sur Kaggle

• Tutoriels de visualisation

• Forums (Stack Overflow, Reddit r/datascience)

• Cours et exercices des modules précédents

Conclusion

Ce projet final est l’occasion de démontrer toutes les compétences acquises durant ce cours. Prenez le temps de choisir un dataset intéressant, formulez des questions pertinentes, et menez une analyse rigoureuse et bien documentée.

Bonne chance et bon travail !

Note

En cas de questions ou difficultés, n’hésitez pas à consulter le professeur pendant les heures de permanence ou par email.