Un projet data de A à Z fait passer l'apprenant de la question métier à la restitution, en traversant collecte, nettoyage, analyse et modélisation.
Points clés
- Partir d'une question métier et collecter
- Nettoyer, explorer et modéliser
- Évaluer, restituer et versionner
Partir d'une question métier et collecter
Tout projet commence par une question claire et mesurable, pas par un dataset. Apprenez à formuler une problématique (prédire le churn, segmenter des clients) puis à identifier et collecter les données pertinentes via API, fichiers ou base SQL. Insistez sur le cadrage : sans question précise, l'analyse part dans tous les sens. C'est l'étape la plus négligée et la plus structurante.
Nettoyer, explorer et modéliser
Consacrez le gros du temps au nettoyage et à l'analyse exploratoire avec pandas ou Polars : valeurs manquantes, doublons, types, distributions. Passez ensuite à la visualisation pour comprendre les relations, puis à la modélisation avec scikit-learn si le problème s'y prête. Rappelez la règle du métier : 80 pour cent du temps va à la préparation des données. La modélisation n'est qu'une étape parmi d'autres.
Évaluer, restituer et versionner
Évaluez le modèle avec les bonnes métriques et un jeu de test, puis restituez les résultats pour un public non technique avec des visualisations claires. Versionnez tout dans Git avec une structure de projet propre et un README. La capacité à raconter une histoire à partir des données est aussi importante que la technique. Le livrable doit être reproductible.
En pratique
Scénario. Sur trois jours (18h), les apprenants mènent un projet complet sur un jeu de données de churn télécom : cadrage de la question, collecte, nettoyage avec pandas, analyse exploratoire, modèle de classification avec scikit-learn, évaluation et restitution. Livrable : un dépôt Git structuré, un notebook commenté et une présentation de 10 minutes des résultats.
Questions fréquentes
Quelle part du temps consacrer à la modélisation ?
Une part minoritaire. La majorité du temps va à la compréhension du problème, à la collecte et au nettoyage des données, qui conditionnent tout le reste.
Faut-il toujours un modèle de machine learning ?
Non. Beaucoup de questions métier se règlent par une bonne analyse descriptive et de la visualisation. Le modèle ne se justifie que si la prédiction apporte une valeur réelle.
Pour aller plus loin
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