Transformateur de données

Crée une fonction nommée transform_dataset qui traite une liste de dossiers d’élèves à des fins d’analyse.

Chaque dossier est un dictionnaire contenant :

• student_id : un identifiant unique pour l’élève
• grades : une liste de notes numériques
• subjects : une liste des matières suivies par l’élève

Ta fonction doit :

1. Calculer la note moyenne de chaque élève
2. Inclure uniquement les élèves dont toutes les notes sont supérieures à 70 (les élèves admissibles) — tu dois utiliser la fonction all() de Python pour vérifier cette condition
3. Créer un récapitulatif des matières suivies par les élèves admissibles, en comptant le nombre d’élèves admissibles qui suivent chaque matière
4. Renvoyer un dictionnaire contenant deux clés :
   • qualified_students : un dictionnaire associant les identifiants des élèves à leur note moyenne (arrondie à 2 décimales)
   • subject_summary : un dictionnaire associant les matières au nombre d’élèves admissibles qui les suivent

Remarque : en Python, la fonction all() renvoie True uniquement si tous les éléments de l’itérable sont vrais. Par exemple, all(grade > 70 for grade in grades) renverra True uniquement si chaque note est supérieure à 70.

Exemple d’entrée :

[
    {
        "student_id": "S123", 
        "grades": [88, 92, 85], 
        "subjects": ["Math", "Science", "History"]
    },
    {
        "student_id": "S124", 
        "grades": [65, 95, 80], 
        "subjects": ["Math", "Science", "English"]
    },
    {
        "student_id": "S125", 
        "grades": [91, 89, 92], 
        "subjects": ["Math", "Physics", "History"]
    }
]

Exemple de sortie :

{
    'qualified_students': {'S123': 88.33, 'S125': 90.67}, 
    'subject_summary': {'Math': 2, 'Science': 1, 'History': 2, 'Physics': 1}
}