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Plan du cours
Introduction à Alteryx et l'environnement Designer
- Aperçu de l'interface d'Alteryx Designer et du canevas des workflows
- Configuration des workflows, des palettes d'outils et des propriétés des workflows
- Bonnes pratiques pour sauvegarder, documenter et partager les workflows
Outils essentiels de préparation des données
- Outils Input Data et Output Data : connexion à CSV, Excel et bases de données
- Select, Filter, Sort et Browse pour une inspection rapide et un filtrage des données
- Exercices pratiques : nettoyage d'un jeu de données d'échantillon
Transformation de base des données
- Outil Formula pour les champs calculés et la logique conditionnelle
- Nettoyage des données : gestion des nulls, rognage et standardisation des valeurs
- Text to Columns et parsing de champs délimités
Combinaison simple des données
- Join et Union pour combiner des ensembles de données
- Summarize pour l'agrégation et les agrégats
- Mise en pratique : construction d'un workflow ETL complet
Mélange et parsing avancés des données (niveau intermédiaire)
- Mélange efficace de sources de données multiples et de formats de fichiers
- Parsing de données semi-structurées : bases XML et JSON
- Techniques pour valider et normaliser les données mélangées
Outils d'analyse de base et reporting
- Find Replace, Cross Tab et Transpose pour reformer les données
- Création de rapports simples et export des résultats
- Étude de cas : génération d'un rapport opérationnel résumé
Introduction aux macros et à la réutilisabilité
- Types de macros : Macros Standard et quand les utiliser
- Création, test et emballage d'une macro réutilisable
- Déploiement des macros au sein des workflows pour simplifier les processus
Bonnes pratiques d'automatisation des workflows
- Organisation des workflows avec des conteneurs et des annotations
- Gestion des erreurs, journalisation et considérations sur la planification
- Exercice pratique : automatisation d'une tâche de préparation des données récurrente
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de données de base et des tableurs
- Familiarité avec les formats de fichiers CSV/Excel
- Compétences de réflexion analytique de base et de résolution de problèmes
Audience
- Analystes de données et analystes d’affaires
- Praticiens ETL et personnel opérationnel
- Utilisateurs responsables d’automatiser des tâches de données courantes
14 Heures
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