CI Observatoire National de l'Education

Plateforme decisionnelle basee sur Python, Pandas, Plotly et Streamlit pour l'analyse des donnees publiques de l'education en Cote d'Ivoire.

Application en ligne

Lien public : https://observatoire-education-ci.streamlit.app

Valeur ajoutee

Ce projet transforme des donnees educatives ouvertes de Cote d'Ivoire en indicateurs visuels facilitant l'analyse, le suivi et la prise de decision.

Le tableau de bord permet notamment :

• Le suivi de l'evolution des effectifs scolaires
• L'analyse de la parite filles-garcons
• Le suivi du redoublement
• L'analyse des performances au BAC
• Les projections educatives a moyen terme

Objectif

Transformer les donnees educatives ouvertes en indicateurs d'aide a la decision pour :

• Le suivi des effectifs scolaires
• L'analyse des enseignants
• Le suivi des etablissements
• L'evaluation de la parite filles-garcons
• L'analyse du redoublement
• Le suivi des performances au BAC
• Les previsions educatives

Technologies utilisees

• Python
• Pandas
• NumPy
• Plotly
• Streamlit

Donnees utilisees

Enseignement primaire

• Statistiques nationales 2010-2025

Enseignement secondaire

• Statistiques nationales 2008-2024

BAC 2022

• Classement des etablissements
• Analyse par DREN
• Analyse par statut

Sources de donnees

Les donnees utilisees dans ce projet proviennent du portail officiel des donnees ouvertes de Cote d'Ivoire :
https://data.gouv.ci/

Jeux de donnees actuellement exploites :

• Statistiques de l'enseignement primaire entre 2010 et 2025
  https://data.gouv.ci/datasets/statistiques-de-lenseignement-primaire-entre-2008-et-2025

• Statistiques de l'enseignement secondaire entre 2008 et 2024
  https://data.gouv.ci/datasets/statistiques-de-lenseignement-secondaire-entre-2008-et-2018

• Classement des etablissements au Baccalaureat 2022 par ordre de merite
  https://data.gouv.ci/datasets/baccalaureat-2022-classement-des-etablissements-par-ordre-de-merite

Toutes les donnees utilisees dans ce tableau de bord proviennent de sources publiques officielles. Les donnees restent la propriete de leurs organismes producteurs respectifs.

Fonctionnalites

Vue executive

• KPI nationaux
• Score synthetique de suivi educatif
• Insights automatiques

Evolution du systeme educatif

• Evolution des eleves
• Evolution des enseignants
• Evolution des etablissements

Qualite educative

• Evolution du redoublement
• Evolution du taux de filles

BAC 2022

• Top 10 DREN
• Taux de reussite par statut
• Top 20 etablissements

Previsions

• Projection indicative des effectifs scolaires (2026-2030)

Installation

Installer les dependances :

pip install -r requirements.txt

Lancer l'application :

streamlit run app.py

Puis ouvrir :

http://localhost:8501

Structure du projet

EduDataCI/
|
|-- app.py
|-- requirements.txt
|-- dashboard_education_ci.csv
|-- education_ci_master.csv
|-- education_ci_master_clean.csv
|-- education_ci_master_v2.csv
|-- bac_2022_analyse_par_dren.csv
|-- bac_2022_analyse_par_statut.csv
|-- bac_2022_top20_etablissements.csv
|-- top10_dren_bac.csv
|-- KPI.pdf
|
`-- docs/
    `-- screenshots/
        |-- dashboard-home.jpeg
        |-- evolution_eleve.jpeg
        |-- evolution_etablissement.jpeg
        |-- evolution_redoublement.jpeg
        |-- evolution_taux_filles.jpeg
        |-- Bac2022.jpeg
        `-- prevision2030.jpeg

Architecture du projet

Donnees publiques du Ministere
            |
            v
      Nettoyage ETL
      (Python/Pandas)
            |
            v
   Dataset consolide
            |
            v
 Analyse et indicateurs
   (Plotly/Pandas)
            |
            v
 Dashboard interactif
      (Streamlit)
            |
            v
   Aide a la decision

Résultats clés

• Plus de 5 millions d'élèves analysés

• Plus de 20 000 établissements suivis

• Analyse nationale du BAC 2022

• Projection des effectifs jusqu'en 2030

• Tableau de bord interactif accessible en ligne

Compétences démontrées

• Data Cleaning avec Pandas
• Data Visualisation avec Plotly
• Développement de Dashboard avec Streamlit
• Analyse de données éducatives
• Déploiement Cloud
• Gestion de version avec Git et GitHub
• Documentation technique professionnelle

Perspectives

• Integration Hadoop/HDFS
• Integration Hive
• Integration Spark
• Mise a jour automatique des donnees
• Cartographie interactive des DREN
• Analyse predictive avancee

Auteur

ANON Amoncou Diom Sebastien

Master 1 Base de Donnees et Genie Logiciel (BDGL)

Universite Felix Houphouet-Boigny (UFHB)

Data and AI Enthusiast

Passionne de Data Engineering, Big Data et Intelligence Artificielle.

Apercu du Dashboard

Tableau de bord principal

Evolution des effectifs scolaires

Evolution des etablissements

Evolution du redoublement

Evolution du taux de filles

Analyse BAC 2022

Prevision des effectifs a l'horizon 2030