{"id":181784,"date":"2022-12-12T07:00:00","date_gmt":"2022-12-12T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=181784"},"modified":"2023-11-09T13:55:22","modified_gmt":"2023-11-09T13:55:22","slug":"data-wrangling-tout-savoir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/data-wrangling-tout-savoir","title":{"rendered":"Data Wrangling : Quel est ce processus ? \u00c0 quoi sert-il ?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"181784\" class=\"elementor elementor-181784\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-83241f1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"83241f1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3357a84 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3357a84\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Le Data Wrangling consiste \u00e0 pr\u00e9parer les donn\u00e9es pour pouvoir les analyser. Ce processus est une \u00e9tape incontournable de la Data Science, et requiert des comp\u00e9tences et des outils sp\u00e9cifiques. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir !<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-039278a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"039278a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Les entreprises collectent aujourd&rsquo;hui de nombreuses donn\u00e9es, notamment sur le web. En s&rsquo;appuyant sur ces donn\u00e9es pour les <strong>d\u00e9cisions strat\u00e9giques<\/strong>, elles peuvent profiter d&rsquo;un avantage majeur sur la concurrence.<\/p><p>Toutefois, si les donn\u00e9es sont incorrectes, les d\u00e9cisions ont un risque d&rsquo;\u00eatre erron\u00e9es. Avant de penser \u00e0 <strong>analyser les donn\u00e9es ou \u00e0 cr\u00e9er des visualisations<\/strong>, il est indispensable de transformer les informations brutes.<\/p><p>Elles doivent \u00eatre converties au bon format, nettoy\u00e9es et structur\u00e9es pour pouvoir \u00eatre exploit\u00e9es. Le processus englobant ces \u00e9tapes est appel\u00e9 <strong>\u00ab Data Wrangling \u00bb<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ab198f4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ab198f4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ec451b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3ec451b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce que le Data Wrangling ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d722036 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d722036\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Le Data Wrangling est le processus de transformation des donn\u00e9es. C&rsquo;est une \u00e9tape indispensable de la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-science-definition\">Data Science<\/a>, pr\u00e9c\u00e9dant les t\u00e2ches d&rsquo;analyse ou de machine learning.<\/p><p>Cette m\u00e9thode peut impliquer une large vari\u00e9t\u00e9 de t\u00e2ches, dont la <strong>collecte de donn\u00e9es<\/strong>, l&rsquo;<strong>analyse exploratoire<\/strong>, le nettoyage de donn\u00e9es, la <strong>cr\u00e9ation de structures<\/strong> et le <strong>stockage<\/strong>.<\/p><p>Au total, <strong>le Data Wrangling peut prendre 80% du temps d&rsquo;un Data Analyst ou d&rsquo;un Data Scientist<\/strong>. Pour cause, ce processus est it\u00e9ratif et n&rsquo;a pas d&rsquo;\u00e9tapes clairement d\u00e9finies. Les t\u00e2ches impliqu\u00e9es d\u00e9pendent de plusieurs facteurs tels que les sources des donn\u00e9es, leur qualit\u00e9, l&rsquo;architecture de donn\u00e9es de l&rsquo;organisation et les cas d&rsquo;usage pr\u00e9vus.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a56281e elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"a56281e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"582\" height=\"374\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/data-wrangling1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181833\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/data-wrangling1.png 582w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/data-wrangling1-300x193.png 300w\" sizes=\"(max-width: 582px) 100vw, 582px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-34cba37 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"34cba37\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e2e734 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2e2e734\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Pourquoi est-ce si important ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1af5851 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1af5851\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Le Data Wrangling est tout simplement crucial, car il s&rsquo;agit du seul moyen de <strong>rendre les donn\u00e9es brutes exploitables<\/strong>. Les informations d\u00e9gag\u00e9es des donn\u00e9es pendant le processus peuvent \u00eatre tr\u00e8s pr\u00e9cieuses.<\/p><p>Au contraire, passer cette \u00e9tape peut r\u00e9sulter sur de pi\u00e8tres mod\u00e8les de donn\u00e9es risquant d&rsquo;impacter n\u00e9gativement la prise de d\u00e9cision et la r\u00e9putation de l&rsquo;organisation.<\/p><p>Les donn\u00e9es exploit\u00e9es en entreprise proviennent souvent de diff\u00e9rents d\u00e9partements. Elles peuvent \u00eatre stock\u00e9es sur diff\u00e9rents ordinateurs, et r\u00e9parties entre diverses feuilles de tableurs.<\/p><p>Ceci peut mener \u00e0 des donn\u00e9es dupliqu\u00e9es, incorrectes ou introuvables. Il est pr\u00e9f\u00e9rable de centraliser les donn\u00e9es pour pouvoir les utiliser d&rsquo;une fa\u00e7on optimale.<\/p><p><strong>Il s&rsquo;agit donc d&rsquo;une m\u00e9thodologie tr\u00e8s importante<\/strong>. Pourtant, \u00e0 cause d&rsquo;une mauvaise compr\u00e9hension, le Data Wrangling est tr\u00e8s souvent n\u00e9glig\u00e9 au sein des entreprises. Les d\u00e9cisionnaires pr\u00e9f\u00e8rent g\u00e9n\u00e9ralement des r\u00e9sultats rapides, et le formatage des donn\u00e9es peut requ\u00e9rir beaucoup de temps&#8230;<\/p><p>Un bon Data Wrangling implique d&rsquo;<strong>assembler des donn\u00e9es brutes et de comprendre leur contexte<\/strong>. C&rsquo;est ce qui permet d&rsquo;interpr\u00e9ter, de nettoyer et de transformer les donn\u00e9es pour en d\u00e9gager des informations de valeur.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-50a23db e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"50a23db\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bdce02a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bdce02a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Data Wrangling vs Data Cleaning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1c3a990 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1c3a990\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Les termes de \u00ab Data Wrangling \u00bb et \u00ab Data Cleaning \u00bb sont souvent confondus \u00e0 tort, et utilis\u00e9s de mani\u00e8re interchangeable. Pour cause, ces deux techniques permettent de <strong>convertir les donn\u00e9es dans un format exploitable<\/strong>.<\/p><p>Toutefois, <strong>il existe d&rsquo;importantes diff\u00e9rences entre les deux<\/strong>. Le Data Wrangling fait r\u00e9f\u00e9rence au processus de collecte de donn\u00e9es brutes, de nettoyage, de cartographie et de stockage dans un format utile.<\/p><p>De fait, <strong>le Data Cleaning n&rsquo;est que l&rsquo;un des aspects du Data Wrangling<\/strong>. Ce processus consiste \u00e0 nettoyer un jeu de donn\u00e9es en supprimant les \u00e9l\u00e9ments ind\u00e9sirables, dupliqu\u00e9s ou incorrects, en corrigeant les erreurs structurelles et autres typos ou encore en standardisant les unit\u00e9s de mesure.<\/p><p>En g\u00e9n\u00e9ral, le Data Cleaning suit des \u00e9tapes plus pr\u00e9cises que le Data Wrangling. En revanche, l&rsquo;ordre de ces \u00e9tapes peut varier.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-81e141d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"81e141d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"670\" height=\"382\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/data-wrangling2.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181834\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/data-wrangling2.png 670w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/data-wrangling2-300x171.png 300w\" sizes=\"(max-width: 670px) 100vw, 670px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-523c74a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"523c74a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c7a8f0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6c7a8f0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Les \u00e9tapes du Data Wrangling<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cf734aa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cf734aa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Les diff\u00e9rentes t\u00e2ches du Data Wrangling d\u00e9pendent de la transformation \u00e0 effectuer pour le dataset. Par exemple, si les donn\u00e9es sont d\u00e9j\u00e0 dans une base de donn\u00e9es, les \u00e9tapes de structuration ne sont plus indispensables.<\/p><p>La premi\u00e8re \u00e9tape est g\u00e9n\u00e9ralement l&rsquo;<strong>extraction de donn\u00e9es<\/strong>. En toute logique, il est impossible de transformer les donn\u00e9es sans commencer par les collecter.<\/p><p>Cette \u00e9tape requiert une planification, afin de d\u00e9cider quelles donn\u00e9es sont n\u00e9cessaires et o\u00f9 les collecter. On extrait ensuite les donn\u00e9es depuis leur source dans un format brut.<\/p><p>Les donn\u00e9es sont g\u00e9n\u00e9ralement collect\u00e9es <strong>dans un format non structur\u00e9<\/strong>. Cela signifie qu&rsquo;elles n&rsquo;ont pas de mod\u00e8le existant et sont totalement d\u00e9sorganis\u00e9es. Il est donc n\u00e9cessaire de structurer le dataset, notamment par l&rsquo;extraction d&rsquo;informations pertinentes. Par exemple, le <strong>\u00ab parsing \u00bb<\/strong> d&rsquo;un code HTML provenant d&rsquo;un site web consiste \u00e0 n&rsquo;extraire que les \u00e9l\u00e9ments requis.<\/p><p>L&rsquo;<strong>analyse exploratoire (EDA)<\/strong> consiste ensuite \u00e0 d\u00e9terminer la structure d&rsquo;un jeu de donn\u00e9es et \u00e0 r\u00e9sumer ses caract\u00e9ristiques principales. Cette t\u00e2che peut \u00eatre effectu\u00e9e directement apr\u00e8s l&rsquo;extraction, ou plus tard dans le processus. Tout d\u00e9pend de l&rsquo;\u00e9tat du dataset et du travail requis. Le but est de se familiariser avec les donn\u00e9es pour savoir comment proc\u00e9der par la suite.<\/p><p>Apr\u00e8s avoir structur\u00e9 et explor\u00e9 le dataset, on peut <strong>commencer \u00e0 y appliquer des <\/strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de-nouveaux-algorithmes-dintelligence-artificielle-voient-la-vie-en-3d\">algorithmes<\/a> <strong>pour le nettoyage<\/strong>.<\/p><p>Les langages Python et R permettent d&rsquo;<strong>automatiser de nombreuses t\u00e2ches algorithmiques<\/strong>. Le but peut \u00eatre d&rsquo;identifier les donn\u00e9es erron\u00e9es, dupliqu\u00e9es, ou encore de standardiser les syst\u00e8mes de mesure.<\/p><p>Par la suite, il est possible d&rsquo;<strong>enrichir les donn\u00e9es<\/strong>. Cette \u00e9tape consiste \u00e0 combiner le dataset avec les donn\u00e9es d&rsquo;autres sources. Il peut s&rsquo;agir par exemple de syst\u00e8mes internes ou de donn\u00e9es tierces. Le but est d&rsquo;accumuler davantage de points de donn\u00e9es pour <strong>accro\u00eetre l&rsquo;exactitude de l&rsquo;analyse<\/strong>, ou tout simplement de compl\u00e9ter les informations manquantes.<\/p><p>L&rsquo;\u00e9tape de <strong>validation des donn\u00e9es<\/strong> permet de v\u00e9rifier leur coh\u00e9rence, leur qualit\u00e9 et leur exactitude. Cette t\u00e2che peut \u00eatre men\u00e9e \u00e0 l&rsquo;aide de scripts pr\u00e9-programm\u00e9s, capable de comparer les attributs de donn\u00e9es avec des r\u00e8gles d\u00e9finies. En cas de probl\u00e8me, cette \u00e9tape doit \u00eatre r\u00e9p\u00e9t\u00e9e plusieurs fois.<\/p><p>Enfin, la derni\u00e8re \u00e9tape du Data Wrangling est la publication des donn\u00e9es. Le but est de <strong>rendre les donn\u00e9es accessibles<\/strong> en les d\u00e9posant dans une nouvelle <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/base-de-donnees-definition\">base de donn\u00e9es<\/a> ou autre syst\u00e8me de stockage.<\/p><p>Les utilisateurs finaux tels que les Data Analysts, Data Engineers et Data Scientists peuvent enfin y acc\u00e9der. Ils peuvent <strong>exploiter les donn\u00e9es pour cr\u00e9er des rapports ou des visualisations<\/strong>, et <strong>d\u00e9couvrir des informations pertinentes et exploitables<\/strong> pour les d\u00e9cisions strat\u00e9giques !<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d28a41 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1d28a41\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-35d3bcc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"35d3bcc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Les avantages du Data Wrangling<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-29a92f2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"29a92f2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Le Data Wrangling apporte de nombreux avantages. Il permet tout d&rsquo;abord d&rsquo;<strong>analyser les donn\u00e9es les plus complexes de fa\u00e7on rapide, simple et efficace<\/strong>.<\/p><p>Ce processus permet de transformer les donn\u00e9es brutes et non structur\u00e9es en donn\u00e9es exploitables, <strong>soigneusement rang\u00e9es en lignes et en colonnes<\/strong>. Les donn\u00e9es peuvent aussi \u00eatre enrichies pour \u00eatre encore plus utiles.<\/p><p>Apr\u00e8s le Wrangling, les analystes peuvent <strong>traiter des volumes massifs de donn\u00e9es<\/strong> et partager leurs travaux en toute simplicit\u00e9. Combiner de multiples sources de donn\u00e9es permet par ailleurs de mieux comprendre l&rsquo;audience, et donc de mieux cibler les campagnes publicitaires.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48f6344 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"48f6344\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"630\" height=\"403\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/data-wrangling3.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181835\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/data-wrangling3.png 630w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/data-wrangling3-300x192.png 300w\" sizes=\"(max-width: 630px) 100vw, 630px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f9b084b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f9b084b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e4195b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1e4195b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Quels sont les outils du Data Wrangling ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3390d14 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3390d14\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Pour le Data Wrangling, on utilise les m\u00eames outils que pour le Data Cleaning. Ceci inclut les langages de programmation comme Python et R, les logiciels comme <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-excel\">Microsoft Exce<\/a>l, ou encore les <strong>plateformes d&rsquo;analyse de donn\u00e9es open source<\/strong> comme KNIME.<\/p><p>C&rsquo;est l&rsquo;une des raisons pour lesquelles <strong>la ma\u00eetrise de Python est indispensable pour les Data Analysts<\/strong>. Ce langage permet d&rsquo;\u00e9crire des scripts pour des t\u00e2ches tr\u00e8s sp\u00e9cifiques.<\/p><p>Il existe \u00e9galement diff\u00e9rents outils sp\u00e9cialement d\u00e9di\u00e9s au Data Wrangling, permettant aux non-programmeurs d&rsquo;effectuer ce processus. On peut notamment citer <strong>OpenRefine<\/strong>. Toutefois, les outils visuels intuitifs sont bien souvent moins flexibles. Ils sont moins efficaces sur un large dataset non structur\u00e9.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-33939f1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"33939f1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7006c6b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7006c6b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment ma\u00eetriser le Data Wrangling ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-42f1d79 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"42f1d79\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Vous l&rsquo;aurez compris : le Data Wrangling est une \u00e9tape indispensable du processus d&rsquo;<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-analysis-tout-savoir\">analyse de donn\u00e9es<\/a>. Avant de pouvoir analyser les donn\u00e9es, <strong>elles doivent \u00eatre converties dans un format exploitable<\/strong>.<\/p><p>Afin de devenir expert en Data Wrangling, vous pouvez vous tourner vers DataScientest. Nos diff\u00e9rentes formations <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">Data Analyst<\/a>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-engineer\">Data Engineer<\/a> et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">Data Scientist<\/a> vous permettent d&rsquo;apprendre \u00e0 manier le langage Python, l&rsquo;extraction de donn\u00e9es, le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/web-scraping-theorie-et-application-accessible-a-tous\">web scraping<\/a>, le Data Cleaning ou encore le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/text-mining-definition\">Text Mining<\/a>.<\/p><p>Toutes nos formations s&rsquo;effectuent int\u00e9gralement \u00e0 distance via le web, <strong>en BootCamp ou en Formation Continue<\/strong>. Notre approche innovante de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/blended-learning\">Blended Learning<\/a> allie apprentissage asynchrone sur une plateforme coach\u00e9e en ligne et Masterclasses.<\/p><p>Nos cursus permettent d&rsquo;obtenir <strong>un certificat d\u00e9livr\u00e9 par Mines ParisTech PSL Executive Education<\/strong>, de valider le bloc 3 de la certification RNCP 36129 \u00ab Chef de projet en intelligence artificielle \u00bb reconnue par l&rsquo;\u00c9tat, et une certification cloud <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tout-savoir-sur-microsoft-azure\">Microsoft Azure<\/a> ou <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/amazon-web-services-tout-savoir\">Amazon Web Services<\/a>.<\/p><p>Concernant le financement, notre organisme est \u00e9ligible au <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/cpf-comment-utiliser-son-compte-personnel-de-formation\">Compte Personnel de Formation<\/a>. N&rsquo;h\u00e9sitez plus, et <strong>d\u00e9couvrez DataScientest<\/strong> pour devenir expert en Data Wrangling et analyse de donn\u00e9es !<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-28afca9 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"28afca9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">S'inscrire \u00e0 une formation data<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-93a86ac elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"93a86ac\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Vous savez tout sur le Data Wrangling. Pour plus d&rsquo;informations sur le m\u00eame sujet, d\u00e9couvrez <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/data-cleaning-2\">notre dossier sur le Data Cleaning<\/a> et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/python-tout-savoir\">notre dossier sur le langage Python<\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8577861 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8577861\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b1227b elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"2b1227b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce que le Data Wrangling ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Le Data Wrangling est le processus de transformation des donn\u00e9es. C\u2019est une \u00e9tape indispensable de la Data Science, pr\u00e9c\u00e9dant les t\u00e2ches d\u2019analyse ou de machine learning.\r\nCette m\u00e9thode peut impliquer une large vari\u00e9t\u00e9 de t\u00e2ches, dont la collecte de donn\u00e9es, l\u2019analyse exploratoire, le nettoyage de donn\u00e9es, la cr\u00e9ation de structures et le stockage.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Pourquoi est-ce si important ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Le Data Wrangling est tout simplement crucial, car il s\u2019agit du seul moyen de rendre les donn\u00e9es brutes exploitables. Les informations d\u00e9gag\u00e9es des donn\u00e9es pendant le processus peuvent \u00eatre tr\u00e8s pr\u00e9cieuses.\r\nAu contraire, passer cette \u00e9tape peut r\u00e9sulter sur de pi\u00e8tres mod\u00e8les de donn\u00e9es risquant d\u2019impacter n\u00e9gativement la prise de d\u00e9cision et la r\u00e9putation de l\u2019organisation.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Data Wrangling vs Data Cleaning\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Les termes de \u00ab Data Wrangling \u00bb et \u00ab Data Cleaning \u00bb sont souvent confondus \u00e0 tort, et utilis\u00e9s de mani\u00e8re interchangeable. Pour cause, ces deux techniques permettent de convertir les donn\u00e9es dans un format exploitable.\r\nToutefois, il existe d\u2019importantes diff\u00e9rences entre les deux. Le Data Wrangling fait r\u00e9f\u00e9rence au processus de collecte de donn\u00e9es brutes, de nettoyage, de cartographie et de stockage dans un format utile.\r\nDe fait, le Data Cleaning n\u2019est que l\u2019un des aspects du Data Wrangling. Ce processus consiste \u00e0 nettoyer un jeu de donn\u00e9es en supprimant les \u00e9l\u00e9ments ind\u00e9sirables, dupliqu\u00e9s ou incorrects, en corrigeant les erreurs structurelles et autres typos ou encore en standardisant les unit\u00e9s de mesure.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Quels sont les outils du Data Wrangling ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Pour le Data Wrangling, on utilise les m\u00eames outils que pour le Data Cleaning. 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