Les fichiers de données sont au cœur de nos échanges, du stockage et de l'analyse qui donnent vie aux chiffres et aux idées.

Chaque format raconte une histoire différente : une table en CSV chargée de statistiques précieuses, un fichier JSON structuré comme un monde d’informations imbriquées. Derrière chaque type de fichier se cache un outil, conçu pour répondre à des besoins spécifiques et pour faciliter nos explorations.

Choisir le bon format, c’est choisir la clé qui ouvrira la porte à une compréhension plus claire et plus efficace de vos données.

Voici quelques-uns des types de fichiers de données les plus utilisés pour donner du sens à votre travail.

1. Fichiers de données structurées (formats de stockage et d’échange)

CSV (.csv)
Excel (.xlsx, .xls)
JSON (.json)
Parquet (.parquet)
XML (.xml)
HDF5 (.h5)
TXT (.txt)
Feather (.feather)
YAML (.yaml)
Pickle Files (.pkl)
RData (.RData)
SPSS Data Files (.sav)

2. Fichiers de scripts et notebooks (fichiers de code pour l'analyse et la manipulation de données)

R Script (.R)
Python (.py)
Julia Scripts (.jl)
MATLAB Scripts (.m)
SAS Scripts (.sas)
Stata Scripts (.do)
SPSS Scripts (.sps)
Jupyter Notebooks (.ipynb)

3. Fichiers de bases de données (formats pour stocker des bases de données complètes)

SQL (.sql)
SQLite (.db, .sqlite)

Et bien d'autres !

Ils servent à organiser, interroger et partager des données pour éviter la redondance et optimiser l'accès.

Ces formats et langages sont couramment utilisés dans divers domaines de la data science, de l'analyse statistique et du calcul scientifique.

Je traiterai jusqu'à cinq fichiers au maximum.

Une question ? N'hésitez pas à m'envoyer un message ☺️