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Analyser les données d’un réseau national de transport d’électricité en deux semaines !

Mis à jour le
30/5/2023
-
Antoine
Le projet Data de Serge et son équipe : une étude des prix du marché de l’énergie de réglage à l’échelle d’un pays.

Quels étaient les membres de ton équipe et le background de chacun ?

Forte de quatre personnes, les membres de l’équipe en charge du projet, aux parcours professionnels tous très différents, étaient unanimement animés par la même envie de mieux maitriser le traitement des données ou comment en tirer le meilleur pour booster l’entreprise. Car oui, l’analyse des données devient un incontournable dans le quotidien des entreprises, quelque soit le secteur !

L’équipe : Tristan Trouvé, Louis-Armand Ravet, Frédéric Foret et Serge Wisselmann sont ou ont été respectivement consultant financier dans le domaine du transport, commercial dans la banque grand public, chef de projet dans l’informatique et spécialiste de l’énergie !

Pourquoi cette volonté de se former à la data analyse ? Quelles ambitions avez-vous pour l'avenir ?

Tous nous avons été confrontés, dans nos carrières respectives, à de grosses quantités de données sans être en mesure de les traiter et d’en tirer la quintessence. De cette frustration est né le besoin de comprendre ou plutôt de maitriser les outils et les processus de « l’analyse data » nous poussant ainsi vers la formation de Databird.

C’est au fil des semaine et des nouvelles compétences acquises que certains d’entre nous ontd’ailleurs sérieusement envisagé une reconversion dans la data. D’autres, a contrario, avaient un plan établi pour l’usage de ces compétences de « Data Analyst », ou cherchaient juste un vernis pour compléter un profil très technique.

Quel était votre projet et quels étaient les objectifs ?

Notre « client » est le gestionnaire d’un réseau de transport d’électricité qui, à ce titre, approvisionne de l’énergie de réglage afin d’équilibrer la consommation et la production électrique dans sa zone de réglage.Le marché de l’énergie de réglage pouvant être considéré comme un marché de niche par rapport au marché de gros, la question des prix d’achat du client par rapport à ceux pratiqués sur ce dernier se sont posés. De surcroit, une corrélation entre les prix des différents marchés n’avait jamais été vérifiée, sachant que les parties participantes sont les mêmes producteurs/fournisseurs. C’est donc assez naturellement que l’objectif a été fixé : nous devions réaliser une étude des prix du marché de l’énergie de réglage du pays en question.

Quelles ont été les difficultés à surmonter lors du projet ?

Un dataset a rapidement été mis à disposition par l’entreprise. Celui-ci s’est avéré moins bon qualitativement qu’espéré au départ, avec en sus des contraintes de confidentialités. De ce fait, un gros travail de cleaning a été entreprit avant de s’atteler à l’étude à proprement dite. Il a été fait essentiellement par Python pour disposer d’un jeu de donnée central permettant finalement le travail d’analyse.

Quels sont les enseignements à retirer de ce projet ? Un conseil à donner aux futur(e)s DataBirdies ?

Le projet s’est organisé à l’aide des compétences des uns et des autres, certains membres étant plus performants dans l’usage de python, d’autres dans l’étude et la visualisation des résultats. Le projet a donc réellement permis au membre de faire le point sur les acquis de chacun pendant la formation, et de définir également les faiblesses et les forces de tous ! Il est important de souligner que le projet est mené sur deux semaines seulement : une période courte où toutes les nouvelles compétences ne peuvent être appliquées de manière très concrète. Toujours est-il que l’entièreté des projets menés par le batch ont débouché sur des résultats très encourageants, voire pertinents. C’est tout à l’honneur de Databird et des professeurs qui, en six semaines, vous forment au métier de Data Analyst. A ce titre, n’hésitez pas ou n’hésitez plus. Prenez votre envol avec Databird et rejoignez le monde de la DATA!



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Le projet Data de Serge et son équipe : une étude des prix du marché de l’énergie de réglage à l’échelle d’un pays.

Analyser les données d’un réseau national de transport d’électricité en deux semaines !

L’analyse Data devient un incontournable en entreprise. Serge et son équipe du batch 7 ont saisi l’opportunité de se former en participant au bootcamp DataBird. Leur projet leur a permis de mettre en pratique les enseignements et les outils assimilés durant la formation ! Une première expérience en tant que Data Analyst que Serge a eu envie de vous raconter dans cet article. Bonne lecture !

Table des matières

Quels étaient les membres de ton équipe et le background de chacun ?

Forte de quatre personnes, les membres de l’équipe en charge du projet, aux parcours professionnels tous très différents, étaient unanimement animés par la même envie de mieux maitriser le traitement des données ou comment en tirer le meilleur pour booster l’entreprise. Car oui, l’analyse des données devient un incontournable dans le quotidien des entreprises, quelque soit le secteur !

L’équipe : Tristan Trouvé, Louis-Armand Ravet, Frédéric Foret et Serge Wisselmann sont ou ont été respectivement consultant financier dans le domaine du transport, commercial dans la banque grand public, chef de projet dans l’informatique et spécialiste de l’énergie !

Pourquoi cette volonté de se former à la data analyse ? Quelles ambitions avez-vous pour l'avenir ?

Tous nous avons été confrontés, dans nos carrières respectives, à de grosses quantités de données sans être en mesure de les traiter et d’en tirer la quintessence. De cette frustration est né le besoin de comprendre ou plutôt de maitriser les outils et les processus de « l’analyse data » nous poussant ainsi vers la formation de Databird.

C’est au fil des semaine et des nouvelles compétences acquises que certains d’entre nous ontd’ailleurs sérieusement envisagé une reconversion dans la data. D’autres, a contrario, avaient un plan établi pour l’usage de ces compétences de « Data Analyst », ou cherchaient juste un vernis pour compléter un profil très technique.

Quel était votre projet et quels étaient les objectifs ?

Notre « client » est le gestionnaire d’un réseau de transport d’électricité qui, à ce titre, approvisionne de l’énergie de réglage afin d’équilibrer la consommation et la production électrique dans sa zone de réglage.Le marché de l’énergie de réglage pouvant être considéré comme un marché de niche par rapport au marché de gros, la question des prix d’achat du client par rapport à ceux pratiqués sur ce dernier se sont posés. De surcroit, une corrélation entre les prix des différents marchés n’avait jamais été vérifiée, sachant que les parties participantes sont les mêmes producteurs/fournisseurs. C’est donc assez naturellement que l’objectif a été fixé : nous devions réaliser une étude des prix du marché de l’énergie de réglage du pays en question.

Quelles ont été les difficultés à surmonter lors du projet ?

Un dataset a rapidement été mis à disposition par l’entreprise. Celui-ci s’est avéré moins bon qualitativement qu’espéré au départ, avec en sus des contraintes de confidentialités. De ce fait, un gros travail de cleaning a été entreprit avant de s’atteler à l’étude à proprement dite. Il a été fait essentiellement par Python pour disposer d’un jeu de donnée central permettant finalement le travail d’analyse.

Quels sont les enseignements à retirer de ce projet ? Un conseil à donner aux futur(e)s DataBirdies ?

Le projet s’est organisé à l’aide des compétences des uns et des autres, certains membres étant plus performants dans l’usage de python, d’autres dans l’étude et la visualisation des résultats. Le projet a donc réellement permis au membre de faire le point sur les acquis de chacun pendant la formation, et de définir également les faiblesses et les forces de tous ! Il est important de souligner que le projet est mené sur deux semaines seulement : une période courte où toutes les nouvelles compétences ne peuvent être appliquées de manière très concrète. Toujours est-il que l’entièreté des projets menés par le batch ont débouché sur des résultats très encourageants, voire pertinents. C’est tout à l’honneur de Databird et des professeurs qui, en six semaines, vous forment au métier de Data Analyst. A ce titre, n’hésitez pas ou n’hésitez plus. Prenez votre envol avec Databird et rejoignez le monde de la DATA!



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