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Plan du cours
Introduction aux outils Data Analysis
- Aperçu des outils Python, R, Power Query et Power BI.
- Applications de l'analyse de données dans les différents secteurs d'activité
- Configuration des outils et de l'environnement
Data Cleaning et préparation
- Utilisation des bibliothèques Python (Pandas) pour le nettoyage des données
- Nettoyage et transformation des données avec Power Query
- Traitement des données manquantes et des incohérences
Analyse statistique avec R
- Fonctions statistiques de base et manipulation de données en R
- Analyse exploratoire des données
- Construction et interprétation de modèles statistiques
[Analyse statistique et transformation de données
- Combinaison de données provenant de sources multiples avec Power Query
- Intégration de Python et de flux de travail R avec Power BI
- Assurer la cohérence et la qualité des données
Visualiser les données avec Power BI
- Créer des tableaux de bord et des visualisations dynamiques
- Utiliser Power BI pour identifier des tendances et des informations
- Partager et publier des rapports
Applications et études de cas industriels
- Études de cas réels en matière d'analyse de données
- Développement de flux de travail pour des scénarios industriels courants
- Projet pratique pour consolider l'apprentissage
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des statistiques
- Familiarité avec les feuilles de calcul et la saisie de données
- Aucune expérience préalable de la programmation n'est requise.
Public
- Analystes Business
- 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
Traduction automatique