Applied AICollège Unica
2.4SpécialisationSession 2 · Data Engineering & Machine Learning

Analyse exploratoire de données

20classes60htotalTH2 · PR2 · PNW2pondération par classe

Déroulé classe par classe

20 classes

TH = théorie · PR = pratique · PNW = travail personnel. Ce sont des codes de pondération du ministère (et non des heures) servant à répartir les minutes de chaque classe. La durée d'une classe = heures du cours ÷ nombre de classes ; les trois plages horaires ci-dessous totalisent toujours cette durée.

0%

Progression des quiz

0 sur 0 classes tentées

2 premières classes gratuites avec un parrainage 19 de plus avec l'inscription180 min par classeThéorie 60mPratique 60mTravail personnel 60m
1

AED à l'ère des agents — pourquoi l'exploration compte toujours

GratuitTH2PR2PNW2

Un analyste de données ou d'affaires qui fournit des données propres et bien explorées à un agent obtient des réponses fiables — les agents amplifient les mauvaises données aussi facilement que les bonnes.

Théorie60m
  • La mentalité AED revisitée : questionner, inspecter, questionner à nouveau — maintenant avec l'IA générative comme partenaire de raisonnement
  • Où les LLM aident l'AED (profilage, résumé, narration) vs où ils hallucinent (comptes, statistiques exactes)
  • Le flux AED prêt pour les agents : collecter → nettoyer → explorer → documenter pour la récupération
Pratique60m
  • Ouvrez un CSV type dans un bloc-notes et collez son en-tête dans un LLM en posant trois questions exploratoires
  • Notez une réponse juste et une fausse du LLM
Travail personnel60m
  • Rédigez une liste d'une page de « premières questions » pour un jeu de données type, en marquant celles à poser au LLM vs à calculer vous-même
  • Micro-tâche : remettre vos questions
2

Charger des données pour les agents — CSV, Excel et le DataFrame pandas

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Aperçu de classe verrouillée

Un gestionnaire d'intégration d'IA qui charge des données dans un DataFrame propre peut le transmettre aux outils d'un agent — une entrée structurée rend l'appel d'outils fiable

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3

Profilage avec l'IA générative — dtypes, colonnes et structure

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Aperçu de classe verrouillée

Un analyste de données ou d'affaires qui associe la sortie de info() à un profil LLM obtient un dictionnaire de données en langage courant en quelques secondes — une prise en main plus rapide pour chaque partie prenante

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4

Données manquantes — repérer les lacunes qu'un agent ignorerait silencieusement

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Aperçu de classe verrouillée

Un gestionnaire de projet qui ignore les données manquantes approuve des réponses d'agent bâties sur des trous — les agents signalent rarement que leur entrée était incomplète

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5

Nettoyage avec l'aide d'un LLM — supprimer, remplir ou signaler

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Aperçu de classe verrouillée

Un analyste de données ou d'affaires qui choisit la bonne stratégie de données manquantes garde les résultats honnêtes — et peut maintenant faire rédiger le code de nettoyage par un LLM à réviser

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6

Nettoyer le texte et les catégories — espaces, casse et coquilles

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Une stratège en marketing numérique qui nettoie des étiquettes d'audience sait que des catégories désordonnées cassent chaque rapport de segment — et cassent la récupération RAG quand les catégories sont les clés de recherche

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7

Détection des doublons et valeurs aberrantes — protéger les chiffres

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Un directeur du commerce électronique dont les données de ventes ont des doublons compte deux fois le revenu — et un agent qui résume ces données rapporterait le mauvais total avec assurance

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8

Statistiques descriptives — moyenne, médiane et mode (calculés, pas générés)

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Un analyste de données ou d'affaires qui calcule les statistiques lui-même — au lieu de se fier à la mémoire d'un LLM — garde les chiffres honnêtes

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9

Dispersion et forme — variance, écart-type et quartiles

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Un gestionnaire ventes et marketing qui comprend la dispersion sait si les ventes « moyennes » sont fiables — et si le résumé assuré d'un agent cache une variation sauvage

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10

Regroupement et agrégation — résumer par catégorie

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Un analyste de données ou d'affaires qui regroupe les ventes par région répond instantanément à « où est le revenu ? » — et peut transmettre ce résumé groupé à un agent pour des analyses plus poussées

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11

Filtrage et tri — découper les données pour le contexte d'un agent

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Un gestionnaire de projet qui filtre les données sur une tranche spécifique peut ne donner à un agent que les lignes pertinentes — un contexte ciblé signifie des réponses d'agent meilleures et moins coûteuses

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12

Visualiser des distributions — histogrammes et boîtes à moustaches

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Une stratège en marketing numérique qui visualise une distribution repère l'asymétrie et les valeurs aberrantes instantanément — et peut décrire le graphique à un LLM pour un constat écrit

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13

Visualiser des catégories — graphiques à barres et graphiques de comptage

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Un directeur du commerce électronique qui compare des catégories de produits utilise des graphiques à barres — et peut transformer la liste classée en un résumé exécutif généré par un LLM

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14

Visualiser des relations — nuages de points et corrélation

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Un analyste de données ou d'affaires qui trace deux variables l'une contre l'autre repère des relations — et peut demander au LLM d'émettre des hypothèses de causes (sans les tenir pour faits)

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15

AED rapide dans Excel — tableaux croisés dynamiques et résumés prêts pour agents

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Un gestionnaire ventes et marketing explore souvent dans Excel avant tout Python — les tableaux croisés dynamiques répondent aux questions d'affaires en quelques secondes et peuvent devenir du contexte d'agent

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16

Sortie d'AED comme contexte RAG — préparer les données pour la récupération

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Un gestionnaire d'intégration d'IA qui bâtit un système RAG a besoin de blocs de données propres et résumés — la sortie d'AED devient le savoir récupérable à partir duquel un agent répond

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17

Raconter l'histoire — des graphiques au récit assisté par LLM

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Un gestionnaire d'intégration d'IA qui transforme les graphiques en un récit clair fait prendre des décisions — et un LLM peut rédiger ce récit à partir des constats calculés pour que vous le révisiez

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18

Éthique de l'AED — biais, confidentialité et rapport honnête avec l'IA générative

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Un analyste de données ou d'affaires qui rapporte honnêtement évite les graphiques cherry-pickés — et doit soumettre les récits générés par le LLM au même standard d'honnêteté

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19

Tout relier — une AED complète prête pour agents

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Un gestionnaire de projet qui mène une AED complète de bout en bout — produisant des données propres, des graphiques et un résumé récupérable — prouve que la compétence est réelle et prête pour les agents

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20

Présenter et réfléchir — vos constats d'AED et votre flux avec l'IA générative

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Un analyste de données ou d'affaires qui présente ses constats d'AED clairement — et est honnête sur où l'IA générative a aidé — gagne la confiance dans un milieu de travail augmenté par l'IA

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