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Plan du cours

Introduction aux outils d'analyse de données

  • Aperçu de Python, R, Power Query et Power BI
  • Applications de l'analyse de 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 de modèles statistiques

Intégration et transformation des données

  • Combinaison de 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 insights
  • Partage et publication de rapports

Applications et études de cas sectorielles

  • Études de cas réelles en analyse de données
  • Élaboration de flux de travail pour des scénarios industriels courants
  • Projet pratique pour consolider les apprentissages

Conclusion et prochaines étapes

Pré requis

  • Notions de base en statistiques
  • Maîtrise des tableurs et de la saisie de données
  • Aucune expérience préalable en programmation n'est requise

Audience visée

  • Analystes d'affaires
  • Professionnels de la data
  • Chefs de projet
  • Personnel administratif
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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