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Projet final du parcours

Projet final — De la donnée à la décision

~8 h de travail Requis pour le certificat Financial Sample.xlsx

Pourquoi ce projet existe

Jusqu'ici, vous avez utilisé chaque outil séparément. Aucun poste de Data Analyst ne fonctionne comme ça. Dans la réalité, une seule question traverse SQL, Python, Power BI et Excel avant d'arriver devant un décideur — et c'est cette traversée qu'un recruteur veut voir.

C'est le projet que vous mettrez dans votre portfolio. Les quatre précédents prouvent que vous connaissez les outils ; celui-ci prouve que vous savez répondre à une question.

La mission

« Notre marge se dégrade alors que le chiffre d'affaires augmente. Qu'est-ce qui se passe, et que devons-nous faire ? »

C'est la seule consigne. À vous de la transformer en analyse.

Le parcours imposé

1. SQL — cadrer. Écrivez les requêtes qui isolent le problème : où la marge se dégrade-t-elle, sur quels segments, quels pays, quelle période ?

2. Python — creuser. Reprenez les données, nettoyez, testez une hypothèse. Les remises (Discount Band) expliquent-elles la dégradation ? Le mix produit ? Le mix pays ? Montrez ce qui explique, et ce qui n'explique pas.

3. Power BI — montrer. Un rapport qui rend le constat évident pour quelqu'un qui n'a lu ni vos requêtes ni votre notebook.

4. Excel — transmettre. Une page unique, imprimable, que le décideur emporte en réunion.

Le livrable final

Un dossier partagé (Drive, OneDrive ou dépôt GitHub) contenant les quatre pièces plus un README de 15 à 25 lignes structuré ainsi :

  • La question telle que vous l'avez reformulée
  • La méthode — ce que vous avez fait dans chaque outil, en une phrase chacun
  • Le constat — ce que disent les données, chiffres à l'appui
  • La recommandation — deux ou trois actions concrètes
  • Les limites — ce que ces données ne permettent PAS de conclure

Ce qui distingue un bon rendu

La section Limites. C'est contre-intuitif, mais c'est le passage que les analystes expérimentés lisent en premier : il montre que vous savez distinguer une corrélation d'une cause, et que vous ne surinterprétez pas un échantillon. Un candidat qui écrit « ces données ne contiennent pas le coût d'acquisition, je ne peux donc pas conclure sur la rentabilité réelle par canal » se distingue immédiatement de quelqu'un qui affirme tout avec la même confiance.

Et rappelez-vous la question de départ : le livrable doit se terminer par une décision, pas par un graphique.

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