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Plan du cours

Introduction

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

Premiers pas avec AWS QuickSight

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

Préparation des données dans QuickSight

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

Analyse et visualisation des données

  • Comprendre la différence entre préparation et analyse des données
  • Création de l'analyse de données
  • Création de graphiques
  • Comprendre les dimensions et mesures
  • Ajout de jeux de données supplémentaires
  • Formatage des champs, agrégation et granularité
  • Formatage des graphiques
  • Création d'un récit et d'une carte arborescente (treemap)
  • Utilisation des filtres et tableaux
  • Ajout d'une visualisation KPI

Exportation et partage des données du projet

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

Utilisation des 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

Conclusion et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base en analyse de données et compréhension des concepts fondamentaux.

Public cible

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

Nombre de participants


Prix par participant

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