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WCS Data Analyst — Guide de Certification

Guide interactif de révision pour la certification Data Analyst — Wild Code School (RNCP 37429). Application web statique consultable hors-ligne, organisée selon les 4 blocs du référentiel officiel.

Made with HTML/CSS/JS Python 3.13+ Statut


🎯 Objectif

Reproduire et enrichir en local un guide de révision couvrant toutes les compétences du référentiel RNCP 37429, avec :

  • Une notion par card : « Pourquoi c'est important », exemples de code data-oriented, pièges classiques, astuces certif
  • Un contenu aligné sur les versions 2026 des bibliothèques (Python 3.13, Pandas 2.x, NumPy 2.x, scikit-learn 1.7, etc.)
  • Une couverture complète des compétences RNCP — y compris RGPD, NLP, éthique IA, cartographie, accessibilité dataviz

📦 Stack technique

Couche Choix Pourquoi
Structure HTML5 sémantique Lisibilité, accessibilité
Style CSS vanilla (custom properties) Thème centralisé, zéro build
Interactivité JavaScript ES6+ vanilla Pas de framework pour ce niveau
Coloration code highlight.js 11.9 via CDN Standard, léger, Python/SQL/Bash
Fonts Roboto + JetBrains Mono (Google Fonts) Lisibilité, monospace pour le code
Icônes SVG inline (style Lucide) Zéro dépendance
Serveur local python -m http.server Aucune installation

Aucune dépendance npm ni build tool. Tout est ouvrable directement depuis index.html.


🗂️ Structure du projet

wcs-certification/
├── index.html               # Page principale (toutes les sections)
├── styles/
│   ├── main.css             # Variables CSS + reset + layout
│   ├── sidebar.css          # Navigation latérale
│   └── cards.css            # Cards de notion, alerts, code blocks
└── scripts/
    ├── router.js            # Hash routing entre modules
    ├── clipboard.js         # Bouton « Copier » sur chaque bloc de code
    └── search.js            # Recherche temps réel dans le module actif

📚 Modules disponibles

19 modules organisés par bloc du RNCP :

Bloc 1 — Collecte (102h)

  • SQL FiltrageWHERE, LIKE, IN, BETWEEN, NULL, agrégats, GROUP BY/HAVING
  • SQL JointuresINNER/LEFT/RIGHT/FULL, self-join, sous-requêtes, CTE, UNION
  • API & JSONrequests, params, auth, gestion d'erreurs, pd.json_normalize
  • Scraping — BeautifulSoup4, sélecteurs CSS, éthique, robots.txt
  • RGPD & Éthique data — bases légales, droits, anonymisation, IA Act

Bloc 2 — Préparation (102h)

  • Python Fondamentaux — 16 notions (Python 3.12+, PEP 695, match/case, dataclass, uv)
  • NumPy — ndarray, broadcasting, indexing, agrégations, NumPy 2.x
  • Pandas Nettoyageread_csv, inspection, NaN, doublons, types, PyArrow backend
  • Pandas Transformationapply, groupby, merge, concat, pivot, method chaining
  • Regex & Anonymisation — module re, patterns prêts, anonymisation pipeline

Bloc 3 — Analyse (135h)

  • Statistiques — tendance centrale, dispersion, distributions, corrélation, tests
  • ML Régression — workflow sklearn, Pipeline, Ridge/Lasso, validation croisée
  • ML Classification — LogReg, KNN, arbres, métriques, classes déséquilibrées
  • NLP — spaCy français, TF-IDF, NER, analyse de sentiment
  • Éthique IA & Biais — fairness metrics, SHAP, IA Act, Model Card

Bloc 4 — Restitution (206h)

  • Matplotlib & Seaborn — API OO, subplots, heatmap, pairplot
  • Plotly — Plotly Express, interactivité, export HTML
  • Folium & Cartographie — markers, choropleth, HeatMap, accessibilité dataviz
  • Power BI — Power Query, modèle en étoile, DAX, Time Intelligence, publication

🚀 Utilisation

Consultation locale

cd wcs-certification
python -m http.server 8080

Puis ouvrir http://localhost:8080.

Navigation

  • Sidebar : sélection directe d'un module
  • Hash URL : #python-fondamentaux, #ml-regression, etc.
  • Recherche : barre en haut du contenu, filtre les cards du module actif

Composants par notion

Chaque notion suit le même pattern visuel :

┌────────────────────────────────────────────────┐
│  [icône colorée] 1. Titre de la notion         │
├──────────────────────────┬─────────────────────┤
│ Pourquoi c'est important │                     │
│ Points clés              │  Bloc de code       │
│                          │  (filename.py)      │
│ ⚠ Piège classique        │  + bouton Copier    │
│ 💡 Astuce certif         │                     │
└──────────────────────────┴─────────────────────┘

🌿 Branches

Branche État Contenu
main Stable 19 modules de cours + UI complète
feat/datasets En réflexion (local uniquement) Système de datasets & notebooks Jupyter (15 datasets, 7 notebooks phares)

📖 Sources & vérification

Le contenu a été vérifié contre les documentations officielles via Context7 pour :

Bibliothèque Version cible 2026 Source Context7
Python 3.13 / 3.14 /websites/devdocs_io_python_3_14
NumPy 2.3.1 /numpy/numpy
Pandas 2.x (PyArrow backend) /pandas-dev/pandas
scikit-learn 1.7.1 /scikit-learn/scikit-learn
Matplotlib stable /matplotlib/matplotlib
Plotly 5.x /plotly/plotly.py
requests 2.x /psf/requests
BeautifulSoup4 4.13+ /wention/beautifulsoup4
spaCy 3.x /explosion/spacy
Folium latest /python-visualization/folium

Le contenu SQL et Statistiques repose sur des concepts standards stables. Power BI : connaissances générales DAX/Power Query (non vérifié via Context7).

Référentiel officiel utilisé : Fiche RNCP 37429 — France Compétences.


🎨 Design

  • Palette principale : Wild Red #f91f4b (accent), #0f172a (sidebar), #f8fafc (fond)
  • Layout : sidebar fixe 280px + main centré max 1200px
  • Responsive : sidebar masquée sous 900px
  • Icônes : SVG inline (style Lucide), 6 couleurs (blue/purple/cyan/green/orange/pink)

📝 Conventions du contenu

  • Mots-clés SQL en MAJUSCULES, colonnes en minuscules
  • Snippets Python data-oriented (df, client, ventes)
  • Type hints encouragés (x: int = 5, def f() -> str:)
  • f-strings préférées à .format() / %
  • Pandas 2.x : mention du backend PyArrow et copy-on-write
  • sklearn : Pipeline systématique (anti-fuite de données)
  • Toujours random_state=42 pour la reproductibilité

⚠️ Limitations connues

  • La certification RNCP 37429 est inactive depuis le 27 mars 2026 (expiration de l'enregistrement). En attente potentielle d'un renouvellement par WCS.
  • Le contenu n'a pas été confronté au support de cours officiel WCS — certains termes peuvent différer.
  • Les exemples de code ne sont pas tous exécutés/testés ; à vérifier dans un notebook avant usage en certif.
  • Le module Power BI repose sur les connaissances générales (non vérifié Context7).

🔮 Pistes d'évolution

  • Mode sombre
  • Quiz QCM interactif par module
  • Système de datasets (en exploration sur feat/datasets)
  • Notes personnelles persistées (localStorage)
  • Export PDF de révision
  • Flashcards façon Anki
  • Hamburger menu mobile

📄 Licence

Projet personnel à usage de révision. Contenu pédagogique inspiré du référentiel public RNCP 37429.


Construit avec Claude Code (Anthropic) — Mai 2026

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Fiche révision pour certification

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