Quand on se forme au métier de Data Analyst, on perd souvent un temps précieux à chercher le bon projet, le bon dataset, ou simplement la bonne direction.
On se retrouve à :
❌ Résultat ? Des projets peu convaincants, trop techniques, ou trop flous.
Mais on ne fait pas de projet sans finalité professionnelle.
Pour chaque sujet, je vous propose :
Voici une liste de 10 projets à forte valeur ajoutée, testés et pensés pour démontrer vos compétences métiers et analytiques.
Pas de machine learning. Pas de data engineering.
Juste l'essentiel :
- comprendre des données
- répondre à une problématique
- apporter de la valeur aux décideurs.
Chaque projet peut se traduire par une analyse ad-hoc ou un tableau de bord interactif, et s'adapte à des outils comme Power BI, Tableau, SQL, Excel ou Python.