Défis Data Sciences
Explore data science challenges on Ewance to build skills employers expect from analysts and ML engineers. Work through challenges on data cleaning, exploratory analysis, modeling, and storytelling with data.
Most Popular
- AnalysisDébutantNouveau
Effondrement de débit dans un centre de données : diagnostic incast
À partir UNIQUEMENT des pièces fournies (le dossier d'incident, le jeu de traces de flux et la lecture de référence sur DCTCP), établissez un diagnostic étayé par les chiffres. …
- Network Measurement
- Congestion Control Analysis
- Analytical Reasoning
Travaux ouverts - DesignDébutantNouveau
Concevez un protocole de mesure d'équité pour le crédit mobile
À partir du jeu de données de décisions de crédit fourni et de la note de cadrage de l'entreprise, concevez un protocole écrit de mesure d'équité. Vous devez : (1) choisir et ju…
- Model Evaluation
- Reproducibility
- Model Monitoring
Travaux ouverts - CodeDébutantNouveau
Simulateur de mémoire virtuelle pour suivi de conteneurs portuaires
En équipe de 2 à 3, vous construisez un simulateur de mémoire virtuelle en C ou Python qui modélise un espace d'adressage virtuel paginé. Le simulateur lit un fichier de traces …
- Code Reading
- Architecture Diagrams
- Chart Creation
Travaux ouverts - CodeDébutantNouveau
Pipeline ML de prévision du trafic conteneurs au port
En équipe de 3 à 4 personnes, vous concevrez et livrerez un pipeline de Machine Learning de bout en bout qui prédit le nombre quotidien de conteneurs entrants pour les 7 prochai…
- Ml Pipelines
- Feature Engineering
- Hyperparameter Tuning
Travaux ouverts Develop in-demand professional skills.
Each challenge names the skills it strengthens. Over time, your profile fills with the competences a hiring manager would actually look for.
Why Ewance
- DesignDébutantNouveau
Concevoir un pipeline de consolidation de données pour un transitaire portuaire
Vous jouez le rôle d'ingénieur·e de données missionné·e par ce transitaire. Votre tâche est de proposer une architecture de pipeline ETL (Extract-Transform-Load, c'est-à-dire ex…
- Data Pipeline Design
- Etl Fundamentals
- SQL For Analytics
Travaux ouverts - CodeDébutantNouveau
Accélérer le tri et le filtrage temps réel de manifestes de conteneurs portuaires
Vous recevez un module Python d'environ 200 lignes qui lit un fichier CSV de manifestes, filtre les conteneurs par destination et catégorie de marchandise, puis trie les résulta…
- Algorithm Analysis
- Performance Profiling
- Parallel Programming
Travaux ouverts - DesignDébutantNouveau
Moteur de traçabilité parallèle pour la filière cacao en Côte d'Ivoire
Vous devez concevoir et prototyper un pipeline de traitement par lots parallèle capable de traiter 200 000 enregistrements de collecte de cacao en moins de 30 minutes. Le pipeli…
- Apache Spark
- Parallel Performance Engineering
- Algorithm Analysis
Travaux ouverts - CodeDébutantNouveau
Pipeline serverless de suivi de conteneurs au port de Tanger Med
Construisez un pipeline serverless fonctionnel qui ingère un flux d'événements de conteneurs (fourni sous forme de jeu de données simulé), les transforme (enrichissement, valida…
- Serverless Architecture
- Cloud Data Pipelines
- Infrastructure As Code
Travaux ouverts - Browse challenges
Explore role
Strategy Analyst
Frame the business question, model the options, build the recommendation. From market sizing to competitive analysis, this role is where strategy consulting meets in-house decision-making.
Comment ça marche
Du brief au certificat, en six étapes.
Étape 01
Parcourez des défis alignés sur vos études.
Étape 02
Acceptez celui qui correspond à vos objectifs.
Étape 03
Avancez avec l'aide de l'IA Copilot.
Étape 04
Soumettez-le pour une évaluation structurée.
Étape 05
Obtenez un certificat vérifié.
Étape 06
Ajoutez-le à LinkedIn en un clic.
Des équipes d'entreprise derrière une décennie de briefs de terrain
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Les équipes des entreprises peuvent construire des briefs autour des compétences qu'elles recrutent, puis évaluer les étudiants sur des livrables notés selon une grille — pas sur des CV.