SAÉ 1.05 — Traitement de données

Analyse, filtrage et visualisation des données ADE pour le BUT Réseaux informatiques et Télécommunications

Description du projet

Cette SAÉ m’a plongé dans une situation professionnelle réaliste : exploiter des données issues d’un système d’information, les analyser et les présenter de manière claire pour différents collaborateurs. Le projet portait sur les données ADE des emplois du temps du département RT.

J’ai développé un programme Python capable d’extraire les créneaux pertinents, de filtrer les données selon l’année de BUT et le parcours Cybersécurité, puis de calculer automatiquement le nombre d’heures d’enseignement par module. Le script génère ensuite deux livrables : un rapport Markdown et une visualisation graphique.

Ce travail m’a permis de comprendre l’importance de l’automatisation dans le traitement de données et de renforcer mes compétences en Python, en analyse de données et en gestion de projet.

Exemple de données ADE utilisées dans le projet

Objectifs & Réalisations

  • Extraction des données : lecture d'un fichier CSV contenant les créneaux ADE.
  • Filtrage : sélection des étudiants en formation initiale du parcours Cybersécurité.
  • Calculs automatisés : heures d’enseignement, nombre de groupes, moyennes par module.
  • Livrables : rapport Markdown + graphique Plotly exporté en PNG.
  • Paramétrage simple : choix de l’année (BUT1/BUT2/BUT3) via une variable Python.

Outils & Technologies

  • Python — Traitement et analyse des données
  • Plotly — Visualisation graphique
  • Markdown — Génération du rapport
  • Shell — Automatisation et exécution
  • Git — Versionnement du projet

Graphique généré automatiquement avec Plotly

Processus de réalisation

  1. Analyse du cahier des charges : compréhension des besoins du service communication.
  2. Exploration du fichier ADE : identification des colonnes utiles.
  3. Filtrage des données : parcours Cybersécurité, formation initiale, année choisie.
  4. Calculs statistiques : heures totales, moyennes, nombre de groupes.
  5. Production des résultats : rapport Markdown + graphique PNG.

Compétences développées

  • Manipulation et traitement de données complexes
  • Programmation Python structurée
  • Automatisation de tâches récurrentes
  • Création de visualisations professionnelles
  • Mise en forme de données en Markdown
  • Organisation et gestion de projet

Auto‑réflexion

Cette SAÉ m’a permis de développer une vraie méthodologie pour traiter des données à grande échelle. J’ai appris à structurer mon code, à tester régulièrement mes fonctions et à vérifier la cohérence des résultats. Le travail m’a également montré l’importance de la rigueur : un mauvais filtrage peut fausser tout le projet.

Au final, cette SAÉ m’a donné confiance dans ma capacité à automatiser des tâches complexes et à produire des livrables professionnels, exploitables par des collaborateurs non techniques.