Bonnes pratiques et pièges à éviter

Maîtriser les outils et les techniques ne suffit pas : pour devenir un(e) vrai(e) professionnel(le) de la donnée, il est essentiel d’adopter les bonnes pratiques et d’éviter les erreurs classiques. Ce chapitre vous donne une vision concrète des réflexes à avoir tout au long d’un projet, des biais à surveiller, et des mauvaises habitudes à corriger.

On y aborde aussi bien l’organisation du code, la gestion des données, que la communication des résultats. Ces conseils vous éviteront bien des heures perdues, des résultats trompeurs ou des conclusions erronées.

Ce que vous allez apprendre dans ce chapitre :

• Biais courants en analyse
  Identifier et éviter les biais de sélection, de confirmation et autres biais d’analyse.

• Interprétation erronée des résultats
  Comprendre la différence entre corrélation et causalité, éviter le data leakage et valider rigoureusement avant de conclure.

• Communication efficace des résultats
  Adapter ses visualisations à son audience, présenter les limites de ses analyses, et rester objectif face aux données.

• Documentation et reproductibilité
  Structurer ses notebooks/scripts, documenter les étapes du traitement de données et garantir la reproductibilité du projet.

💡 Astuce :
Un bon data scientist ne cherche pas à prouver quelque chose : il laisse les données parler.