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Plan du cours
Introduction aux outils d'analyse des données
- Aperçu de Python, R, Power Query et Power BI
- Applications de l'analyse des données dans divers secteurs
- Configuration des outils et de l'environnement
Nettoyage et préparation des données
- Utilisation des bibliothèques Python (Pandas) pour le nettoyage des données
- Nettoyage et transformation des données avec Power Query
- Gestion des données manquantes et des incohérences
Analyse statistique avec R
- Fonctions statistiques de base et manipulation des données dans R
- Analyse exploratoire des données
- Construction et interprétation des modèles statistiques
Intégration et transformation des données
- Combinaison des données provenant de plusieurs sources avec Power Query
- Intégration des flux de travail Python et R avec Power BI
- Assurer la cohérence et la qualité des données
Visualisation des données avec Power BI
- Création de tableaux de bord dynamiques et de visualisations
- Utilisation de Power BI pour identifier les tendances et les informations pertinentes
- Partage et publication des rapports
Applications et études de cas sectorielles
- Études de cas réelles en analyse des données
- Élaboration de flux de travail pour des scénarios sectoriels courants
- Projet pratique pour consolider l'apprentissage
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des statistiques
- Maîtrise des feuilles de calcul et de la saisie de données
- Aucune expérience préalable en programmation n'est requise
Public visé
- Analystes commerciaux
- Professionnels des données
- Chefs de projet
- Personnel administratif
21 Heures
Nos clients témoignent (2)
Comment utiliser les relations dans Power BI et les différences entre les colonnes et les mesures
LEUNG Chun Hei - HAESL
Formation - Advanced Power BI: Data Modeling, DAX, and Enhanced Analytics
Traduction automatique
Méthode de formation.
Ineshia Bilankulu - National Transmission Company South Africa
Formation - Power BI: Basics to Advanced
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