SAÉ105 - Traitement de données

Extraction, traitement et visualisation automatisée avec Python

Découvrez les objectifs, le travail effectué et les compétences acquises lors de cette SAE.

Objectifs de la SAE

Automatiser le traitement et la présentation de données professionnelles (extraction d'emplois du temps ADE) grâce à des scripts Python, dans une optique de reporting synthétique et réutilisable.

Travail effectué

J'ai développé en autonomie un script Python modulaire pour traiter des fichiers .csv extraits d'ADE. L'objectif était d'identifier les dates réelles de vacances pour un groupe d'étudiants, de les résumer dans un tableau Markdown, et d'en générer une visualisation graphique au format .png avec matplotlib.

Le projet suivait un cahier des charges précis avec des échéances à respecter et une structure de code imposée.

Compétences acquises

Python : manipulation de dates, durées, fichiers .csv, modularité et tests unitaires
Automatisation : extraction et traitement récurrent de données
Visualisation de données : génération de tableaux Markdown et d'histogrammes avec matplotlib
Méthodologie de projet : structuration du code, respect d'un cahier des charges et d'un échéancier
Documentation et versioning : usage de Markdown, Git et GitLab

Auto-réflexion

Ce projet m'a permis d'aborder le traitement de données dans une démarche professionnelle complète : lecture de fichier brut, analyse métier, restitution visuelle. Il m'a aidé à renforcer ma rigueur, à écrire du code structuré et documenté, et à gagner en autonomie sur un projet complet.

Une expérience concrète de développement Python appliquée à un besoin réel d'entreprise : automatiser, synthétiser et présenter des données.

Les Situations d'Apprentissage et d'Évaluation (SAE) réalisées dans le cadre de ma formation en BUT Réseaux & Télécommunications me permettent d'appliquer théorie et compétences sur des projets concrets. Cette SAE sur le traitement de données a constitué une excellente introduction au développement Python appliqué et aux méthodologies de projet rigoureuses.

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