Difficultés et compréhensions

Comme je l'avais mentionné, lors de mes deux premières années, j’ai rencontré des difficultés en programmation Python, car ce langage m’était totalement nouveau. J’espérais que la deuxième année de formation me permettrait de mieux l’aborder pour progresser. Toutefois, l’accent a principalement été mis sur le langage R, notamment à travers l’unité d’enseignement Programmation statistique automatisée et intégration des données. Cela m’a permis d’améliorer significativement mon niveau en R, ce qui s’est avéré très bénéfique : je l’utilise aujourd’hui quotidiennement dans le cadre de mon stage.

Je continue néanmoins à me former en Python, notamment pour l’analyse statistique, à travers des cours en ligne afin de combler mes lacunes.

En troisième année, nous avons eu l’opportunité d’utiliser Python dans plusieurs projets. Cela m’a permis de développer mes compétences dans des domaines clés comme le nettoyage, l’analyse et la visualisation de données.

Mon niveau en Power BI s’est également nettement amélioré. Je maîtrise désormais le nettoyage de données, la création de relations entre les différentes tables via Power Query, et l’utilisation de DAX (Data Analysis Expressions), un langage puissant pour créer des indicateurs et mesures personnalisées. Cela me permet de proposer des visualisations interactives et pertinentes.

Aujourd’hui, je suis capable de nettoyer et préparer des données sur Excel, LibreOffice Calc, Power Query, Talend, R et Python.

Par ailleurs, des formations en ligne m’ont permis de progresser dans des domaines complémentaires comme l’administration système, les technologies web et l’anonymisation des données. Ces compétences supplémentaires sont précieuses pour la gestion de projets liés à la donnée, en garantissant à la fois la sécurité, l’efficacité et la valorisation des données dans des contextes Big Data.

Traitement des données structurées en Informatique Cette page appartient à la collection « Portfolio de Amadou Moussa Sow ».

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