Si vous vous êtes déjà demandé...

- Comment convertir un fichier CSV en Excel sans perdre de données ?
- Quel format de fichier choisir pour optimiser le stockage et l’échange de vos données ?
- Comment transformer un fichier JSON en XML de manière rapide et efficace ?
- Pourquoi utiliser le format Parquet ou Feather au lieu d’un simple CSV ?
- Comment convertir un fichier HDF5 en CSV sans perdre sa structure hiérarchique ?
- Quelle est la différence entre Pickle, RData et SPSS pour le stockage de données ?
- Comment préparer un fichier de données compatible avec un logiciel spécifique ?

Je vous propose un service de conversion de fichiers de données sur mesure : transformez vos datasets dans le format le plus adapté à vos besoins sans perte d’information ni erreurs.


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 propose de convertir, dans la mesure du possible, vos données d'un type à un autre.

Je traiterai jusqu'à 2 fichiers au maximum.

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