« Au final, il ne faut mesurer et analyser que les chiffres qui incitent à l'action, c'est-à-dire les données qui indiquent la marche à suivre. » - Alexander Peiniger

Ces mots sonnent à la fois comme une réflexion et une mise en garde sur la façon dont nous, vivant à l'ère de l'innovation informationnelle, devrions considérer les données et l'analyse.
Le mot « données » a été utilisé à tort et à travers ces dernières années, pourtant notre capacité à les collecter, les affiner, les interpréter et les transformer correctement en données exploitables et synthétisées reste très limitée.
Stocker des données est une chose ; en tirer du sens et le mettre en pratique en est une autre.

Ce manuel, « Analyse de données basée sur des sources ouvertes », est une tentative pédagogique et pratique visant à combler cette lacune.
La société moderne est devenue une société axée sur les données, avec des millions de points de données générés chaque seconde par les médias sociaux, les capteurs, les journaux Web, le commerce électronique, et bien plus encore.
Par exemple, les entreprises analysent le comportement des consommateurs pour leur suggérer des produits, les gouvernements prévoient la propagation des maladies infectieuses et conçoivent des politiques de quarantaine, et les hôpitaux analysent les informations génétiques et les dossiers médicaux des patients pour fournir une médecine de précision.
Les données ne sont plus seulement un outil complémentaire ; elles sont devenues une ressource essentielle pour expliquer les faits et concevoir l'avenir.
Mais le simple fait de disposer de données ne crée pas automatiquement du sens.
Le sens naît de l'analyse.
L'analyse n'est pas simplement une technique ; c'est une manière d'interpréter, et cette manière d'analyser permet d'acquérir une perspective juste sur le monde.
Ce manuel est conçu pour développer le sens de l'observation des données, la capacité à les manipuler et l'esprit à les interpréter.
Ce manuel se distingue notamment des autres manuels d'analyse de données par le fait qu'il est basé sur des logiciels libres.

L'open source va au-delà du simple concept d'« outil gratuit » pour embrasser la philosophie du partage, de la réutilisation et de l'évolution collaborative des technologies.
Les outils analytiques que nous utilisons dans notre pratique (Linux, Python, Jupyter Notebooks, Pandas, GitHub, VS Code) sont tous issus de l'écosystème open source.
Ces outils, créés grâce aux contributions volontaires d'innombrables développeurs, chercheurs et étudiants anonymes, sont devenus la norme en matière d'analyse de données aujourd'hui, et ce manuel est conçu pour vous aider à comprendre et à participer à cet écosystème technologique ouvert.