Quels projets data science pour débuter efficacement ?

Commencer la data science se fait mieux avec des projets pratiques couvrant nettoyage, exploration, visualisation, feature engineering et déploiement. Ces cinq projets sélectionnés montrent le workflow complet, pour apprendre vite et utile. Prêt à construire et non juste lire ?

3 principaux points à retenir.

• Favorisez l’apprentissage par la pratique en suivant un workflow complet de data science.
• Maîtrisez chaque étape clé : du nettoyage à la mise en production.
• Utilisez des outils et méthodes robustes comme pandas, Plotly, Streamlit et techniques de feature engineering.

Comment commencer par nettoyer ses données efficacement

Le nettoyage des données est la première étape incontournable pour toute analyse ou modèle fiable. Pourquoi ? Car des données sales donnent des résultats biaisés, et personne ne veut perdre du temps et des ressources avec des conclusions erronées. Christine Jiang, dans son intervention, a proposé un cadre pratique connu sous le nom de CLEAN, qui découpe le processus de nettoyage en cinq étapes essentielles.

• Identifier ce qui est corrigeable : Tout d’abord, il est vital de faire un audit préliminaire de vos données. Vous devez discerner ce qui peut être corrigé (comme un numéro de téléphone manquant) contre ce qui est irrécupérable (comme des données échouées). Cela vous aide à orienter vos efforts là où ils sont essentiels.
• Standardiser : Une fois que vous avez identifié les données à traiter, il s’agit de standardiser les valeurs. Par exemple, uniformiser les formats de date (DD/MM/YYYY ou MM/DD/YYYY ?), ou s’assurer que les noms des catégories soient identiques (ne mélangez pas « chat » et « Chat »).
• Documenter : Prenez l’habitude de noter toutes vos actions de nettoyage. Pourquoi ? Parce que le bon sens peut être flou, et documenter vos choix vous aidera à justifier vos décisions lors de phases ultérieures. Cela crée aussi une référence pour vos futurs projets.
• Itérer : Ne visez pas la perfection, mais l’amélioration continue. Parfois, certains problèmes nécessiteront d’être revus plusieurs fois avant d’être résolus. N’oubliez pas que le nettoyage de données est un processus cyclique.
• Niveau de qualité suffisant : Soyez réaliste sur le niveau de qualité que vous visez. Par exemple, si un taux de données manquantes de 5% est tout à fait acceptable dans le contexte de votre projet data. Parfois, passer des mois à corriger des valeurs peut revenir à chercher un rouage qui n’existe pas.

Cette méthode CLEAN améliore la fiabilité des données en rendant le projet plus solide. Elle permet de transformer des données brutes en informations exploitables. Par exemple, en gérant correctement les données manquantes ou les valeurs incohérentes, on peut améliorer considérablement les résultats finaux de toute analyse. En gros, moins de temps à essayer de « réparer » vos données à la dernière minute, plus de temps à les exploiter.

Pour approfondir vos compétences data, n’hésitez pas à explorer davantage avec des projets adaptés à tous les niveaux sur DataCamp. Vous verrez, c’est là où la magie de l’analyse de données opère !

Pourquoi l’analyse exploratoire est cruciale avant tout modeling

Avant de plonger dans le vif du sujet avec les modèles de machine learning, il est crucial d’explorer vos données. Pourquoi? Parce qu’une analyse exploratoire (EDA) vous permet de dévoiler des trésors cachés qui peuvent influencer vos décisions de modélisation. Sans une exploration minutieuse, vous pourriez passer à côté de schémas, corrélations, ou même d’anomalies qui, si ignorées, peuvent compromettre l’intégrité de votre modèle.

L’analyse exploratoire consiste à examiner vos données avec une double approche : visuelle et statistique. Avec des bibliothèques comme pandas et seaborn, vous pouvez rapidement passer en revue des résumés statistiques, détecter des valeurs manquantes, identifier les outliers, et créer des visualisations clés telles que des histogrammes et des matrices de corrélation.

La démarche d’analyse pourrait se résumer ainsi :

• Résumé statistique : Utilisez df.describe() pour obtenir un aperçu de vos données, incluant les moyennes, quartiles et valeurs minimales/maximales.
• Détection des valeurs manquantes : Avec df.isnull().sum(), débusquez les colonnes qui présentent des lacunes. Cela vous aidera à décider si vous devez les supprimer ou les imputer.
• Identification des outliers : Un boxplot réalisé avec seaborn.boxplot(data=df) peut révéler des valeurs aberrantes qui pourraient fausser vos résultats.
• Visualisations clés : Créez des histogrammes avec df['colonne'].hist() pour observer la distribution de vos variables et utilisez seaborn.heatmap(df.corr()) pour visualiser les corrélations.

Les bénéfices d’une EDA rigoureuse sont immenses. D’une part, elle permet d’identifier des patterns cachés, ce qui peut mener à des insights précieux pour ajuster votre approche. Par exemple, imaginez que vous passiez à côté d’un outlier significatif dans vos données de vente. Ce détail pourrait fausser votre prévision des ventes, entraînant des décisions basées sur des données erronées. En scrutant minutieusement vos données, vous vous donnez les meilleures chances de prévenir de telles erreurs.

Pour approfondir vos compétences en EDA, vous pouvez explorer cette formation dédiée. Réalisez que votre succès dans le data science repose sur une fondation solide d’exploration et de compréhension des données. Ne sous-estimez jamais cette première étape essentielle !

Comment créer des visualisations impactantes et interactives

La visualisation n’est pas seulement une belle image à contempler ; c’est un véritable instrument de persuasion et de compréhension. Si tu veux raconter l’histoire cachée derrière tes données, il faut maîtriser l’art de la visualisation. La première étape ? Préparer tes données avec pandas, le roi de la manipulation de données, avant de passer à Plotly pour donner vie à ces chiffres.

Alors, comment choisir le type de graphique adapté au message que tu souhaites faire passer ? Voici quelques conseils :

• Graphiques en courbe : idéaux pour montrer des tendances au fil du temps.
• Graphiques à barres : parfaits pour comparer différentes catégories.
• Nuages de points (scatter) : utiles pour visualiser des relations entre deux variables.

Il est essentiel de gérer les axes temporels avec soin et de traiter les outliers, ces valeurs aberrantes qui peuvent fausser ta visualisation. Une bonne pratique consiste à les identifier et à les traiter au préalable dans tes données. S’ils sont pertinents, indique-les clairement pour éviter toute confusion.

Quant à la lisibilité, mise sur la mise en forme. Choisir des couleurs agréables, une typographie lisible et un agencement clair peut transformer une visualisation moyenne en un chef-d’œuvre. Voici un exemple de code qui illustre ces concepts en créant un simple dashboard interactif avec Pandas et Plotly :

import pandas as pd
import plotly.express as px

# Charger les données
data = pd.read_csv('data.csv')

# Créer un graphique interactif
fig = px.scatter(data, x='Year', y='Value', title='Tendances des données',
                 labels={'Year': 'Année', 'Value': 'Valeur'})
fig.update_traces(marker=dict(size=10, opacity=0.5, line=dict(width=2, color='DarkSlateGrey')))
fig.show()

La visualisation interactive offre une dimension supplémentaire : l’utilisateur peut explorer les données, zoomer, survoler les points pour obtenir des détails, et même filtrer ce qu’il veut voir. Il s’agit de rendre ta présentation des données non seulement informative mais également engageante.

Un exemple parfait pour approfondir tes connaissances en visualisation se trouve sur le blog SBI Group. En explorant cet article, tu découvriras des étapes clés pour bien débuter dans la visualisation.

Rappelle-toi : construire des graphiques n’est pas simplement une affaire de technique. Il s’agit de tisser un récit à travers les données, d’extraire des insights pertinents et de faire briller la clarté visuelle.

Qu’est-ce que le feature engineering et pourquoi c’est fondamental

Le feature engineering, c’est un peu le secret bien gardé des data scientists. Imaginez, vous avez des données brutes, brutes comme des morceaux de charbon. Le travail du feature engineer, c’est de transformer ces charbons en diamants ! En d’autres termes, il s’agit de créer des variables explicatives plus pertinentes pour améliorer la qualité et la performance des modèles prédictifs.

Alors, par où commencer ? Voici quelques méthodes classiques que tout bon feature engineer se doit de maîtriser :

• Encodage des variables catégoriques : Quand on a des données textuelles comme « homme », « femme » ou des noms de villes, il faut les convertir en valeurs numériques pour permettre au modèle de les comprendre. Cela peut se faire avec des techniques comme le one-hot encoding ou l’encodage ordinal.
• Gestion des données manquantes : Un incontournable dans le nettoyage des données. Vous pouvez remplir les valeurs manquantes avec la moyenne, la médiane, ou encore utiliser des techniques avancées comme l’imputation par k plus proches voisins.
• Réduction dimensionnelle : Parce que trop de variables, c’est une mauvaise idée. Le PCA (Analyse en Composantes Principales) est souvent utilisé pour réduire le nombre de dimensions tout en conservant le maximum d’information.
• Création de variables d’interaction : Parfois, il ne suffit pas d’avoir deux variables. En les combinant, par exemple en multipliant les valeurs, vous pourriez révéler des relations que votre modèle n’aurait jamais détectées tout seul.

Cependant, attention aux pièges ! Un des plus grands dangers en feature engineering, c’est le data leakage. Ça, c’est lorsque vous donnez à votre modèle des informations sur les données de test. Un autre problème courant est le sur-ajustement, où le modèle devient trop complexe et performe bien sur les données d’entraînement, mais échoue à généraliser sur de nouvelles données.

Voyons maintenant un exemple simple en Python, où nous allons encoder une variable catégorique et appliquer une réduction dimensionnelle :

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.decomposition import PCA

# Création d'un DataFrame d'exemple
data = {'Sex': ['Male', 'Female', 'Female', 'Male'],
        'Age': [23, 25, 22, 26]}
df = pd.DataFrame(data)

# Encodage de la variable 'Sex'
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
encoded_sex = encoder.fit_transform(df[['Sex']])
df_encoded = pd.DataFrame(encoded_sex, columns=encoder.get_feature_names_out())

# Ajout de la colonne 'Age'
df_encoded['Age'] = df['Age']

# Application du PCA
pca = PCA(n_components=2)
pca_result = pca.fit_transform(df_encoded)

print(pca_result)

En appliquant ces méthodes, vous transformez vos données brutes en un format qui permet à vos modèles de faire de vraies prédictions. Ce travail minutieux impacte directement la qualité et la robustesse de vos modèles. Ce que vous construisez ne se limite pas seulement à l’algorithme : c’est le pipeline de données où le feature engineering joue un rôle fondamental. Pour en savoir plus sur le feature engineering, n’hésitez pas à consulter cet article utile ici.

Comment déployer un modèle ML et fournir des prédictions live facilement

Le déploiement d’un modèle de machine learning (ML) est bien plus qu’une simple formalité, c’est la concrétisation de votre projet de data science en un produit tangible. L’utilisation de Streamlit facilite cette étape cruciale en vous permettant de créer une interface web simple et intuitive. Imaginez pouvoir charger facilement votre modèle pré-entraîné, recueillir les inputs utilisateurs, et afficher les prédictions en temps réel, le tout d’une manière fluide !

Pour commencer, il est essentiel de structurer votre projet avec soin. Voici un aperçu des étapes clés :

• Gestion des dépendances : Assurez-vous que toutes les bibliothèques requises sont installées. Utilisez un fichier requirements.txt pour faciliter cette gestion.
• Stockage des données : Gardez vos données brutes et nettoyées séparées. Cela vous permettra de maintenir un flux de travail propre.
• Visualisations dynamiques : L’intégration d’outils comme Plotly pour visualiser l’importance des features enrichit l’expérience utilisateur. Imaginez que l’utilisateur puisse voir quelles variables influencent le plus les prédictions !

Un exemple de code de base pour une application Streamlit pourrait ressembler à ceci :

import streamlit as st
import joblib
import pandas as pd
import plotly.express as px

# Charger le modèle
model = joblib.load('mon_modele.pkl')

# Interface utilisateur
st.title('Prédictions en temps réel')
input_data = st.text_input('Entrez vos données ici')

if st.button('Prédire'):
    prediction = model.predict(pd.DataFrame(input_data))
    st.write(f'La prédiction est : {prediction[0]}')

    # Visualisation de l'importance des features
    fig = px.bar(x=model.feature_importances_, y=df.columns)
    st.plotly_chart(fig)

Ce code constitue une structure de base. Vous pouvez le personnaliser davantage selon vos besoins ! Un déploiement local peut être effectué simplement en exécutant streamlit run app.py dans votre terminal. Pour les options d’hébergement, vous pourriez envisager des solutions telles que Heroku ou Streamlit Sharing, qui permettent de rendre votre modèle accessible à tous. Pour explorer davantage de projets adaptés à différents niveaux de compétence en machine learning, n’hésitez pas à consulter ce lien.

Prêt à passer de la théorie à la pratique avec ces projets concrets ?

Ces cinq projets couvrent toutes les étapes clés d’un vrai workflow data science. Du nettoyage pragmatique, à l’exploration avisée, en passant par des visualisations interactives, un feature engineering réfléchi et un déploiement accessible. Expérimenter avec ces exercices vous transforme de simple lecteur passif en praticien aguerri. L’apprentissage devient immédiat et utile, avec un vrai résultat concret. Saisissez cette opportunité pour démystifier la data science, éviter les erreurs classiques, et produire des analyses opérationnelles. En bref, vous gagnerez en compétences solides qui feront la différence dans vos projets et votre carrière.

FAQ

A propos de l’auteur

Je m’appelle Franck Scandolera, consultant expert et formateur indépendant en Web Analytics et Data Engineering depuis plus de dix ans. Basé à Brive-la-Gaillarde, j’accompagne des professionnels en France, Suisse et Belgique pour maîtriser la donnée de bout en bout, de la collecte au déploiement, via des outils comme GA4, BigQuery, Python et Streamlit. Ma passion : rendre la data accessible, automatiser intelligemment et structurer des dispositifs métiers durables et concrets. Mon expérience terrain et pédagogique vous garantit une approche sans fioriture, centrée sur l’efficacité et la pratique réelle.