1. Les étapes de réalisation du projet fil rouge

Vous mettrez en œuvre l’ensemble des compétences acquises tout au long du cursus dans un cadre structuré et rigoureux :

  1. Phase 1 – Exploration et diagnostic des données : Nettoyage, imputation des données manquantes, profiling statistique et documentation des variables clés.
  2. Phase 2 – Modélisation statistique et analyse causale : Validation des corrélations, ajustement des modèles statistiques et vérification de la significativité des coefficients.
  3. Phase 3 – Conception du dashboard Power BI : Modélisation du schéma relationnel, écriture des mesures DAX clés et agencement d’un rapport interactif intuitif.
  4. Phase 4 – Synthèse des recommandations stratégiques : Formulation de 3 préconisations concrètes d’action managériale chiffrées.

2. Bonnes pratiques de structuration du code source

Votre dépôt de projet devra respecter les standards professionnels d’architecture logicielle :

mon_projet_data_science/
│
├── data/
│   ├── raw/             <- Données brutes immuables
│   └── processed/       <- Données nettoyées et prêtes pour l'analyse
│
├── notebooks/           <- Notebooks Jupyter d'expérimentation et d'EDA
│
├── src/                 <- Code source Python modulaire
│   ├── ingestion.py
│   ├── cleaning.py
│   └── modeling.py
│
├── reports/             <- Rapport Power BI (.pbix) et exports PDF
│
├── requirements.txt     <- Dépendances Python versionnées
└── README.md            <- Documentation exhaustive et instructions d'exécution
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