Combien de projets me faut-il pour décrocher des entretiens ?

Trois à cinq projets soignés suffisent, à condition que chacun présente un problème clair, un code propre et un résultat directement exploitable pour la décision. La profondeur compte plus que le volume.

Dois-je héberger mes projets dans un seul dépôt ou plusieurs ?

Utilisez un dépôt par projet avec un court index de portfolio à la racine. Cela garde les tickets, les tests et les README propres et faciles à examiner.

Que faire si je n’ai pas de données d’entreprise réelles ?

Utilisez des jeux de données publics ou générez des données synthétiques. Documentez comment vous les avez créées et pourquoi elles reproduisent un cas réel. La transparence inspire la confiance.

Portefeuille Python pour les métiers de la donnée : 9 projets avec jeux de données

Mis à jour sur November 04, 2025 5 MINUTES LIRE

Développeur examinant des notebooks Python et des graphiques KPI exécutifs sur deux écrans, illustrant un portefeuille Python prêt à l’emploi pour les rôles data.

Un portefeuille Python solide prouve que vous savez trouver des données, les nettoyer, les analyser/modéliser et expliquer l’impact business.
Si vous visez des postes d’Analyst, Data Scientist ou Data Engineer, construisez des projets compacts qui facilitent la décision.

Ce guide vous propose neuf projets de portfolio avec de vrais jeux de données, des résultats clairs et une checklist pour votre README.

Ce que recherchent les recruteurs

Les équipes survolent pour voir l’impact, la clarté et la reproductibilité.
Un seul projet soigné avec des tests, une démo courte et une installation simple bat souvent un dépôt surchargé.

Écrivez comme un·e résolveur·euse de problèmes : commencez par la question, montrez le résultat, terminez par l’action suivante.
Gardez des visuels lisibles et des conclusions concises.

1) Tableau de bord KPI exécutif

Transformez des tables brutes en décisions. Suivez chiffre d’affaires, commandes, conversion et AOV.
Résumez ce qui a changé et pourquoi, puis proposez une prochaine action.

Dans votre README, définissez chaque métrique et listez les questions traitées.
Ajoutez un paragraphe d’insights actionnables dès aujourd’hui.

2) Analyse de cohortes et de tunnel (funnel)

Montrez que vous comprenez la rétention. Construisez des cohortes par mois d’inscription et tracez les retours dans le temps.
Créez un funnel qui révèle les abandons et les correctifs possibles.

Utilisez SQL pour les tables de cohortes et un notebook pour les graphiques.
Terminez par des ajustements d’onboarding ou de marketing basés sur vos tendances.

3) Lecture d’un test de prix ou A/B

Lancez ou simulez une expérience et guidez la décision.
Vérifiez la taille d’échantillon, mesurez le lift et dites si l’effet est significatif.

Concluez par un mémo de décision bref.
Précisez si la variante doit être déployée et quel risque suivre.

4) Prévision de la demande

Choisissez des ventes hebdomadaires ou des données d’énergie et bâtissez une prévision de base.
Comparez un modèle classique avec un régressseur arboré; affichez des intervalles de prédiction et expliquez stock/staffing.

Incluez une décomposition d’erreur par segment et un plan pour les semaines à faible confiance.
Ainsi, le modèle devient opérationnel.

5) Modèle de churn client + plan d’action

Entraînez un classifieur simple sur des données de churn et expliquez vos features.
Montrez la performance par segment et où le modèle pèche.

Rédigez une page sur l’usage des scores.
Proposez des nudges pour le risque moyen et un contact personnalisé pour le plus élevé.

6) Classifieur NLP pour tickets ou avis

Classez des tickets support, des avis ou des titres d’actualité.
Partez d’une baseline propre et suivez précision et rappel par classe; ajoutez une brève analyse d’erreurs.

Expliquez comment cela réduit le temps de réponse ou améliore le routage.
De petits gains ici économisent beaucoup d’heures.

7) ELT moderne avec dbt

Chargez un jeu de données public dans un data warehouse et modélisez-le avec dbt.
Ajoutez des tests d’unicité et de null, réglez la fraîcheur des sources et publiez la documentation.

Montrez un schéma avant/après et comment vos modèles protègent les tableaux de bord en aval.
La fiabilité fait la différence.

8) Pipelines orchestrés avec Airflow

Transformez une tâche quotidienne en DAG planifié avec retries et alertes.
Ajoutez une étape de qualité des données qui échoue tôt; expliquez latence et gestion des échecs.

Incluez une courte note de coût.
Les arbitrages montrent votre ownership.

9) Streaming vers le warehouse avec Kafka

Simulez du clickstream ou des données IoT et streamez-les vers le warehouse.
Suivez latence (lag) et débit (throughput) et expliquez quand le streaming dépasse le batch.

Terminez par un paragraphe sur les décisions qui exigent de la fraîcheur.
Gardez le système sobre et l’histoire claire.

Jeux de données qui marchent à tous les coups

Transactions retail publiques, vélo-partage, taxis, énergie, tickets support et événements d’app : sources éprouvées.
Si vous synthétisez des données, documentez le réalisme du cas; la transparence inspire confiance.

Emballer vos projets pour décrocher des entretiens

Créez un dépôt par projet avec un README orienté histoire.
Commencez par le problème, votre approche, le résultat, puis les étapes de reproduction (env files + échantillon).

Enregistrez une démo de 60 secondes et placez le lien en haut.
À la racine de GitHub, ajoutez un index mappé Analyst, Scientist et Engineer.

Les recruteurs peuvent aller droit au but.

Un plan de 12 semaines compatible avec votre agenda

Semaines 1–2 : Python et SQL, livrez un premier projet analyste.
Semaines 3–4 : prévision ou churn avec read-out clair. Semaines 5–6 : modèles dbt avec tests et docs.

Semaines 7–8 : pipeline Airflow avec checks qualité.
Semaines 9–10 : démo streaming et schéma simple. Semaines 11–12 : peaufinez README, enregistrez démos,simulations d’entretiens.

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Ce qu’il faut montrer sur votre CV et LinkedIn

Commencez vos puces par l’impact.
Ex. : Réduction du RAFRAÎCHISSEMENT de 3 h à 30 min via refonte de pipeline et caching.

Affichez une pile ciblée : Python, pandas, scikit-learn, SQL, dbt, Airflow, et votre outil de BI.
Épinglez vos deux meilleurs projets et liez les démos; expliquez comment vous accélérez la décision.

Erreurs courantes à éviter

Évitez la dispersion : la profondeur le volume.
Incluez toujours le contexte business et la prochaine étape; évitez les boîtes noires.

Montrez comment les entrées influent sur les sorties et ajoutez une brève analyser d’erreurs.
Traitez chaque projet comme un produit : README utile et démo claire ne sont pas des bonus.

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Votre prochain·e hiring manager se souviendra d’un portefeuille propre qui répond à de vraies questions.
Commencez un projet aujourd’hui, racontez une histoire claire et continuez.