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Plan du cours

Introduction

  • Présentation d'AWS QuickSight
  • Qu'est-ce qu'AWS et QuickSight ?

Démarrage avec AWS QuickSight

  • Création d'un compte AWS et QuickSight
  • Compréhension du flux de travail de QuickSight
  • Navigation dans l'interface utilisateur de QuickSight

Préparation des données dans QuickSight

  • Compréhension de la préparation des données dans QuickSight
  • SPICE vs requête directe
  • Téléchargement et importation de données dans QuickSight
  • Travail avec les colonnes et les champs
  • Compréhension des champs calculés, des fonctions et des opérateurs
  • Ajout de champs calculés en utilisant des chaînes à notre projet
  • Extraction d'informations à partir de chaînes
  • Utilisation de fonctions conditionnelles
  • Création de champs calculés avec des valeurs numériques
  • Ajout de différents filtres à un projet

Analyse et visualisation des données

  • Compréhension de la différence entre la préparation et l'analyse des données
  • Création de l'analyse des données
  • Création de visuels
  • Compréhension des dimensions et des mesures
  • Ajout de jeux de données supplémentaires
  • Formatage des champs, agrégation et granularité
  • Formatage des visuels
  • Création d'une histoire et d'un arbre
  • Utilisation des filtres et des tableaux
  • Ajout d'une visualisation d'indicateur clé de performance (ICP)

Exportation et partage des données du projet

  • Compréhension de l'actualisation et de l'actualisation planifiée
  • Exportation des données du projet sous forme de fichiers .csv
  • Ajout d'utilisateurs à un compte
  • Partage de jeux de données et d'analyses
  • Création et partage de tableaux de bord

Utilisation de bases de données comme sources de données

  • Configuration d'une base de données
  • Préparation de données factices
  • Connexion de QuickSight à une base de données
  • Importation de données dans SPICE
  • Importation de données sous forme de requête
  • Importation de champs calculés et de requêtes
  • Utilisation de bases de données NoSQL

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base et compréhension de l'analyse des données.

Audience cible

  • Analystes de données.
  • Toute personne intéressée par l'analyse et la visualisation des données.
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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