SDShipData
The Data BoilerplateAccès Immédiat

Ship ton portfolio data
en 1 week-end.

Le boilerplate Python avec tout ce qu'il faut pour déployer 3 projets pros, t'éviter les maux de tête de config, et décrocher des entretiens.

Python basique + Git suffisent.

Le vrai problème

Tu sais analyser des données.
Mais ton GitHub ?

  • repo_vide_test
  • titanic_kaggle_2
  • app_jamais_finie
  • Rien de vraiment montrable.

Tu bloques toujours au même endroit : Quelle structure ? Quelle stack ? Comment déployer ? Comment faire "pro" ?

Résultat : Tu consommes du contenu. Tu ne publies rien. Le problème n'est pas ton niveau technique, c'est que tu repars de zéro à chaque fois.

ShipData

Un pack de 3 boilerplates professionnels prêts à cloner, adapter et déployer. Tu construis par-dessus, tu ne souffres pas au démarrage.

  • Architecture propre (src/, tests/)
  • Standards modernes (uv, Ruff)
  • README impressionnant pré-rempli
  • Déploiement documenté étape par étape

Le Contenu

Ce que tu reçois

Trois briques fondamentales pour un portfolio Data Analyst / Scientist complet.

Web App Interactive

1. Streamlit Quick App

Tu déploies une web app interactive. Fini les notebooks statiques.

  • • Interface propre et responsive
  • • Données Open Data crédibles (>100k lignes)
  • • Moteur DuckDB / Polars intégré
  • • Déploiement documenté (Streamlit Cloud / Render)

Compétence démontrée : Créer une app data exploitable par un métier.

Data Engineering

2. Pipeline Automatisé

Tu montres que tu sais automatiser, planifier et structurer la donnée.

  • • Script ETL modulaire et propre
  • • Automatisation via GitHub Actions (Cron)
  • • Gestion propre des environnements (.env)
  • • Zéro secret en dur dans le code

Compétence démontrée : Produire de la data en continu et de manière fiable.

Storytelling & Analytics

3. Rapport Quarto Pro

Tu produis un rapport PDF / HTML brandé. Parce que l'analyse doit être lue.

  • • Mise en page moderne et typographie soignée
  • • Graphiques propres et standardisés
  • • Storytelling structuré (Executive Summary)
  • • Déployable publiquement via GitHub Pages

Compétence démontrée : Communiquer des insights comme un vrai pro.

La Stack

Tu n'achètes pas du code.
Tu achètes des heures gagnées.

Chaque boilerplate intègre les standards exigés aujourd'hui en entreprise. Finis les pip install aléatoires et les scripts de 2000 lignes.

pyproject.toml + uv (Rapide & Moderne)
Ruff (Linting & Formatting implacable)
Type hints systématiques
Makefile standardisé
Données Open Data réalistes intégrées
README avec badges + screenshots
Quick Start en 3 commandes
Makefile
# Installe les dépendances en 2s
→ make install
✔ Environment created using uv.
# Formate et vérifie la qualité
→ make lint
✔ Ruff: 0 errors. Code is clean.
# Lance l'application en local
→ make run
🚀 App running on http://localhost:8501

À qui s'adresse ShipData ?

C'est pour toi si :

  • Data Analyst / Scientist avec < 5 ans d'XP.
  • Tu sais faire du Python et du Pandas basique.
  • Tu veux arrêter le "tutorial hell" et ENFIN publier quelque chose de montrable.

Ce n'est PAS pour toi si :

  • Tu n'as jamais écrit une ligne de Python de ta vie (débutant absolu).
  • Tu cherches une formation théorique de 50 heures.
  • Tu veux un projet clé en main que tu n'as même pas besoin d'adapter ou de comprendre.

Investissement

Pourquoi 49€ ?

Oui, tu peux trouver des templates gratuits sur GitHub. Mais soyons honnêtes, tu vas passer :

  • 3h à comprendre leur structure.
  • 2h à corriger les dépendances pétées.
  • 1h à chercher comment déployer ça.
  • ...pour finir avec un repo "ok sans plus".

49€, c'est le prix d'arrêter de tourner en rond pendant 6 mois. Tout fonctionne from scratch, le déploiement est testé, la doc est claire.

ShipData

49€Paiement unique • Accès immédiat

Paiement sécurisé Stripe

FAQ

Questions fréquentes

Les développeurs seniors utilisent des boilerplates tous les jours. Personne ne recrée un setup de zéro. La compétence, c'est ce que tu construis dessus et comment tu l'adaptes à ton problème.
Si tu sais écrire une boucle en Python, faire un groupby, et faire un 'git push', tu as le niveau. Ce n'est pas de la magie noire, c'est du code lisible et commenté pour que tu puisses l'éditer.
Acheter le boilerplate ne décroche rien. Le projet que tu vas construire avec, personnaliser et déployer, OUI — à condition que tu le partages sur ton CV et LinkedIn.
Non. Tu ne trouveras pas de vidéos de 45 minutes sur l'histoire de Python ici. C'est un point de départ concret et actionnable. C'est du code, des README, et des instructions de déploiement.

Dimanche soir, ton GitHub
ressemblera enfin à quelque chose.

Stop tutorial hell. Construis et ship ton portfolio.
Passe de l'état "je me forme" à l'état "je produis".