Business intelligence
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Titanic, Iris, MNIST. Les recruteurs les voient 30 fois par semaine. Voici 15 alternatives. Chaque projet utilise des datasets open source ou des APIs gratuites. Stack moderne. Problématique business chiffrée. Architecture production-ready. DATA SCIENTIST → Prédiction de Churn Client Télécoms (scikit-learn + FastAPI + Streamlit + MLflow) → Détection de Fraude Bancaire Temps Réel (XGBoost + FastAPI + Plotly) → Optimisation Prix E-commerce (API Exchange Rates + scikit-learn + Streamlit) → Analyse Sentiment Avis Produits (Reddit API + Transformers + Power BI) → Prévision Consommation Energétique (OpenWeatherMap API + LSTM + XGBoost + Grafana) DATA ANALYST → Dashboard KPIs E-commerce (PostgreSQL + Power BI/Tableau) → Analyse Cohortes App Mobile (Polars + Lifelines + Marimo) → Attribution Marketing Multi-Touch (pytrends API + scipy + Power BI/Tableau) → People Analytics Turnover (Polars/DuckDB + scikit-learn + Streamlit + great_tables) → Supply Chain Analytics (DuckDB + Prophet + great_tables) DATA ENGINEER → Pipeline Crypto Trading (CoinGecko API + Binance API + Airflow + PostgreSQL + FastAPI) → ETL Open Data Gouvernement (data.gouv.fr API + API INSEE + Airbyte + DuckDB + Datasette) → Streaming Twitter/X Analytics (Twitter API v2 + Kafka + Spark + PostgreSQL + Grafana) → Data Quality Platform (ydata-profiling + Great Expectations + Evidently AI + Prefect + Metabase) → Modern Data Stack Local (Docker Compose + dbt + PostgreSQL + Airflow) Chaque projet a un ROI concret pour un recruteur ou un client. Des APIs temps réel. Des technos récentes. Du concret. Pense ces projets comme une boite de LEGO. Tu gardes la structure, tu changes les briques que tu veux. Commente PROJETS pour recevoir le repo complet avec toutes les URLs en DM.
Mécanisme lead magnet
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