Ce projet en Python (Jupyter Notebook) vise à analyser les statistiques de joueurs de football et à construire un modèle de Machine Learning capable de prédire leur valeur marchande.

Ce projet vise à analyser des données footballistiques liées à la Coupe du Monde 2026 et à construire une simulation de tournoi à partir de fichiers CSV, d’un notebook Jupyter et d’un script Python.

Ce projet vise à modéliser un problème spécifique à l'aide d'un Notebook Jupyter. Le livrable initial se concentre sur la présentation formelle du problème, son contexte, ainsi que l'étude de ses propriétés théoriques, notamment en termes de complexité.

Ce projet vise à analyser le comportements des clients d'une entreprise financière en utilisant des techniques de data science. À travers une série d'analyses statistiques, nous explorons l'impact de diverses variables sur la probabilité qu'un client quitte le service. La technologie utilisée est Python sur Jupyter Notebook.