L'entreprise "academy" cherche à s'étendre à l'international. Dans ce premier projet, vous ferez des recommandations stratégiques à partir de données de systèmes éducatifs.

L'agence "Santé publique France" a lancé un appel à projet autour des problématiques alimentaires. Vous proposerez une application basée sur des données nutritionnelles.

Pour atteindre son objectif de ville neutre en émissions de carbone en 2050, la ville de Seattle a besoin de vous. Votre mission ? Prédire la consommation électrique des bâtiments municipaux.

Vous êtes consultant pour Olist, un site e-commerce brésilien. Les équipes marketing ont besoin de segmenter leurs clients pour optimiser les campagnes de communication.

Votre entreprise cherche à lancer une place de marché e-commerce. Vous devrez tester la faisabilité d'un moteur de classification de biens de consommation.

Au sein d'une société financière, vous allez développer et implémenter un modèle de scoring pour aider les équipes métiers à accorder un crédit à un client.

Votre startup AgriTech souhaite développer une application mobile permettant de détecter des fruits sur une photo. A vous d'industrialiser le modèle à grande échelle grâce aux outils du big data !

Choisissez les bons graphiques pour synthétiser votre analyse des ventes et générez des graphiques avec Excel.

À partir des données de votre agence immobilière, concevez et créez une base de données, puis faites des requêtes SQL pour extraire certaines données.

Prenez en main le langage de votre choix entre R et Python pour analyser les données de la FAO sur la faim dans le monde.

Les données de cette entreprise sont mal organisées. Faites cohabiter les différents jeux de données pour effectuer l'analyse demandée.

Vous avez accès à toutes les données de vente de votre client, une librairie. Répondez à leurs demandes en analysant les comportements d'achats.

Collectez les données des collaborateurs de votre entreprise en respectant le RGPD. Puis tirez-en les indicateurs de l'égalité homme-femme avec l'outil d'ETL Knime.

Etudiez le marché de votre entreprise grâce à du clustering et une ACP pour faire des recommandations stratégiques.

Construisez un modèle de prédiction pour détecter des faux billets grâce à du clustering et de la régression logistique avec R ou Python.

Vous êtes chargé de réaliser une étude sur la malnutrition. Pour orienter de futures recherches, vous devrez identifier les pratiques de consommation et de production à optimiser.

Vous venez d'obtenir les accès à la base de données contenant toutes les informations sur les ventes réalisées par votre entreprise. A vous de les analyser !

Employé dans une entreprise d'agroalimentaire qui souhaite se développer à l'internationnal, vous devrez cibler des pays les plus propices au développement de votre activite.

Votre société de consulting informatique vous propose une mission à l'Office central pour la répression du faux monnayage. Votre objectif : créer un algorithme de détection de faux billets.

Une banque, présente dans de nombreux pays, souhaite trouver de nouveaux clients potentiels. A partir de données existantes, vous créerez un modèle permettant de prédire les revenus de prospects.

A partir d'observations passées, vous prédirez la demande en électricité dans un réseau de distribution. Pour cela vous utiliserez les modélisations de séries temporelles.