Partie 2 · Bronze, Silver, Gold

Bilan : du brut à l'indicateur défendable

Récapitulons la chaîne complète :

Étape	Action	Livrable
Bronze	déposer le brut, profiler	dossier Bronze / grille d'audit
Silver	doublons, manquants, formats, incohérences	customer_silver.csv
Gold	indicateurs métier	indicateurs Gold
Contrôle	attentes, seuils, Data Docs	suite + rapport HTML
Suivi	J contre J-n, alertes	tableau de suivi

Le TP est noté sur 100 : grille d'audit 15, journal de décisions 25, dataset nettoyé + score 15, pipeline + rapport 20, monitoring 10, défense orale + QCM 15. L'évaluation inclut une défense orale de 3 minutes (une question tirée au sort sur un de vos choix, par exemple « Pourquoi avoir imputé plutôt que supprimé ? ») et un QCM Google Form.

Vérifie que tu as compris

Quelle question de défense orale le TP cite-t-il en exemple ?

À toi de coder

Bronze vers Gold en une fonction

Bilan : enchaîne les couches. À partir de BRUT (Bronze), la fonction retire les doublons d'id (garde la première), corrige les puissances > 1000 en les divisant par 1000 (W vers kW), puis calcule deux indicateurs Gold. Complète le dénominateur de la moyenne. (Données et règles fictives, exemple ajouté.)

BRUT = [
    {"id": "A", "kw": 22, "cp": "75001"},
    {"id": "A", "kw": 22, "cp": "75001"},
    {"id": "B", "kw": 11000, "cp": "6900"},
    {"id": "C", "kw": 7, "cp": "13001"},
]

def pipeline(brut):
    vus, silver = set(), []
    for l in brut:
        if l["id"] in vus:
            continue
        vus.add(l["id"])
        kw = l["kw"] / 1000 if l["kw"] > 1000 else l["kw"]
        silver.append({**l, "kw": kw})
    gold = {"nb_bornes": len(silver), "kw_moyen": sum(l["kw"] for l in silver) / ___(silver)}
    return silver, gold

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Vérifie que tu as compris

Quelle part des 100 points est attribuée au raisonnement (journal + défense) ?