Traitement de données avec Python

L'apprentissage par la pratique rend tangible une transition abstraite : passer des tableurs aux scripts Python pour traiter des données massives. En manipulant des fichiers réels dès le début, les élèves comprennent pourquoi le programme de SNT insiste sur cette compétence. L'immersion dans des projets concrets transforme une compétence technique en outil personnel, réduisant ainsi la résistance souvent associée à la programmation.

• Seconde
• SNT : Culture et Citoyenneté Numérique
• 4 activités
• 25 min–50 min

Objectifs d’apprentissage

1. Analyser des jeux de données structurés pour extraire des informations spécifiques en utilisant des scripts Python.
2. Comparer l'efficacité de Python et d'un tableur pour filtrer et trier des ensembles de données de grande taille.
3. Identifier des anomalies et des corrélations potentielles dans des données à l'aide de fonctions de programmation.
4. Créer des scripts Python reproductibles pour automatiser le traitement et l'analyse de données.
5. Expliquer la démarche de sélection et de nettoyage des données avant leur analyse programmatique.

Résolution de problèmes en collaboration

⏱ 50 min·Binômes

Projet pratique : Analyse de données open data

Les élèves choisissent un jeu de données sur data.gouv.fr (transports, environnement, démographie). Ils écrivent un script Python pour répondre à trois questions précises sur ces données et présentent leurs résultats sous forme de tableau synthétique.

Préparation et détails

Comment la programmation Python permet-elle d'automatiser le traitement de milliers de lignes de données sans erreur humaine ?

Conseil de facilitation: Pendant l'atelier guidé 'Filtrer et trier avec Python', circulez entre les binômes pour repérer les erreurs courantes comme la confusion entre index et noms de colonnes.

Setup: Travail en îlots avec supports de travail

Materials: Dossier de la situation-problème, Cartes de rôles (facilitateur, secrétaire, etc.), Fiche de protocole de résolution, Grille d'évaluation de la solution

• Appliquer
• Analyser
• Évaluer
• Créer
• Compétences relationnelles
• Prise de décision
• Autogestion

Penser-Partager-Présenter

⏱ 30 min·Binômes

Penser-Partager-Présenter: Tableur ou Python ?

L'enseignant propose un même traitement à réaliser sur un fichier de 10 000 lignes. Les élèves tentent d'abord sur tableur, puis avec Python. En binôme, ils comparent le temps, la fiabilité et la reproductibilité des deux approches.

Préparation et détails

Dans quels cas la programmation est-elle plus adaptée qu'un tableur classique pour analyser un jeu de données ?

Setup: Disposition de classe standard ; les élèves se tournent vers leur voisin

Materials: Consigne de discussion (projetée ou distribuée), Optionnel : fiche de prise de notes pour les binômes

• Comprendre
• Appliquer
• Analyser
• Conscience de soi
• Compétences relationnelles

Résolution de problèmes en collaboration

⏱ 35 min·Individuel

Atelier guidé : Filtrer et trier avec Python

Les élèves suivent un notebook guidé pour filtrer un fichier CSV selon des critères multiples (ville, année, seuil) et trier les résultats. Ils modifient progressivement les critères pour observer l'impact sur les résultats.

Préparation et détails

Comment détecter des anomalies ou des corrélations cachées dans un grand ensemble de données ?

Setup: Travail en îlots avec supports de travail

Materials: Dossier de la situation-problème, Cartes de rôles (facilitateur, secrétaire, etc.), Fiche de protocole de résolution, Grille d'évaluation de la solution

• Appliquer
• Analyser
• Évaluer
• Créer
• Compétences relationnelles
• Prise de décision
• Autogestion

Galerie marchande

⏱ 25 min·Petits groupes

Galerie marchande: Visualiser les résultats

Chaque groupe affiche ses résultats d'analyse sous forme de graphiques ou tableaux imprimés. Les autres groupes circulent, posent des questions sur la méthodologie et vérifient la reproductibilité des scripts.

Préparation et détails

Comment la programmation Python permet-elle d'automatiser le traitement de milliers de lignes de données sans erreur humaine ?

Setup: Espace mural dégagé ou tables disposées en périphérie de la salle

Materials: Papier grand format ou panneaux d'affichage, Feutres et marqueurs, Post-it pour les retours critiques

• Comprendre
• Appliquer
• Analyser
• Créer
• Compétences relationnelles
• Conscience sociale

Enseigner ce sujet

Commencez par des projets concrets sur des données ouvertes pour ancrer l'apprentissage dans le réel. Évitez les exemples trop théoriques qui éloignent les élèves de l'objectif pratique. La recherche en didactique des sciences montre que les débutants progressent mieux avec des tâches ciblées et des retours immédiats. Encouragez les élèves à documenter leur code étape par étape pour développer des habitudes de rigueur.

À quoi s’attendre

À l'issue de ces activités, les élèves devraient savoir écrire un script simple pour filtrer et trier des données, justifier le choix de Python plutôt que d'un tableur, et présenter des résultats de manière critique. Leur travail doit montrer une compréhension des étapes clés : lecture du fichier, manipulation des données, et vérification des résultats.

Attention à ces idées reçues

Idée reçue courante

During l'atelier guidé 'Filtrer et trier avec Python', certains élèves pourraient croire que Python est trop complexe pour eux.

Ce qu'il faut enseigner à la place

Pendant cet atelier, utilisez des jeux de données courts et des consignes très structurées. Montrez-leur que quelques lignes de code suffisent pour filtrer et trier, en comparant systématiquement le résultat avec un tableur pour illustrer la simplicité du processus.

Idée reçue courante

During le Think-Pair-Share 'Tableur ou Python ?', des élèves pourraient penser qu'un tableur peut gérer toutes les tailles de données sans problème.

Ce qu'il faut enseigner à la place

Pendant cette activité, présentez un jeu de données de 50 000 lignes et demandez aux élèves de l'ouvrir avec Excel et avec Python. Ils constateront rapidement la lenteur et les limitations du tableur, ce qui rendra évidents les avantages de Python.

Idée reçue courante

During la Gallery Walk 'Visualiser les résultats', certains élèves pourraient croire que des résultats sans erreur technique garantissent des résultats exacts.

Ce qu'il faut enseigner à la place

Pendant cette activité, insistez sur la vérification croisée des données. Demandez à chaque groupe de présenter comment ils ont contrôlé la cohérence de leurs résultats, par exemple en comparant un sous-ensemble de données filtrées avec les données brutes.

Idées d'évaluation

Vérification rapide

Après l'atelier guidé 'Filtrer et trier avec Python', donnez aux élèves un fichier CSV avec des données de température mensuelle par ville. Demandez-leur d'écrire un script qui filtre les villes dont la température moyenne dépasse 20°C en été et trie les résultats par ordre décroissant. Évaluez la fonctionnalité du script et la justesse des résultats.

Question de discussion

Après le Think-Pair-Share 'Tableur ou Python ?', organisez un débat en classe entière où chaque binôme doit justifier deux avantages de Python pour analyser un sondage de 10 000 réponses. Évaluez leur capacité à articuler des arguments techniques (automatisation, reproductibilité) et leur compréhension des limites des tableurs.

Billet de sortie

À la fin du projet pratique 'Analyse de données open data', demandez aux élèves de rédiger sur une feuille : une phrase expliquant le rôle de la bibliothèque `csv` dans leur script, et une étape clé du nettoyage de données qu'ils ont réalisée. Collectez ces tickets pour vérifier leur compréhension des concepts de base.

Extensions et étayage

• Challenge : Proposez aux élèves d'optimiser leur script en utilisant les compréhensions de liste pour réduire le temps d'exécution.
• Scaffolding : Pour les élèves en difficulté, fournissez un template de code avec des commentaires indiquant où insérer les filtres et tris, ainsi qu'un jeu de données simplifié.
• Deeper exploration : Invitez les élèves à explorer la bibliothèque pandas pour traiter des données tabulaires plus complexes, en comparant les performances avec les méthodes basiques.

Vocabulaire clé

Jeu de données	Un ensemble organisé d'informations, souvent présenté sous forme de tableau avec des lignes (enregistrements) et des colonnes (champs).
Bibliothèque logicielle	Un ensemble de fonctions et de modules pré-écrits qui simplifient des tâches spécifiques en programmation, comme la manipulation de fichiers CSV ou JSON.
Filtrage	Le processus de sélection de lignes d'un jeu de données qui correspondent à des critères spécifiques, afin de ne conserver que les informations pertinentes.
Tri	L'organisation des lignes d'un jeu de données selon l'ordre croissant ou décroissant d'une ou plusieurs colonnes.
Script Python	Un fichier texte contenant une séquence d'instructions écrites en langage Python, conçu pour être exécuté par l'interpréteur Python afin d'automatiser une tâche.