Power BI, concevoir des tableaux de bord (3 Jours)
Objectif de la formation :
Prérequis de la formation :
Cette formation s’adresse aux professionnels et étudiants souhaitant acquérir des compétences en analyse de données avec Python. Elle est idéale pour :
- Les analystes de données débutants ou intermédiaires.
- Les développeurs Python voulant se spécialiser en analyse de données.
- Les responsables marketing, finance et opérations intéressés par l’analyse de données.
INTER ENTREPRISE
1520
€
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INTRA (Appelez-nous pour obtenir une offre)
Jour 1 :
Matinée : Introduction et concepts fondamentaux
Comprendre le rôle stratégique de la Data dans l’entreprise.
Maîtriser les concepts clés : cycle de vie, gouvernance, qualité. Structurer et organiser les données pour une exploitation optimale.
Contenu :
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Introduction au Management de la Data (1h)
• Définition et rôle du management de la Data. Différence entre données (Data) et informations (Insights).
• Pourquoi la Data est un levier stratégique : exemples concrets.
• Les défis actuels : explosion des volumes de données (Big Data), qualité, confidentialité. • Étude de cas : Comment Amazon utilise la Data pour personnaliser l’expérience client.. -
Cycle de vie des données (1h)
• Les 5 étapes du cycle de vie des données : Collecte : Sources de données internes (CRM, ERP, IoT) et externes (Open Data). Stockage :
• Types de stockage (bases relationnelles, NoSQL, cloud).
• Traitement : Nettoyage, transformation, ETL (Extract, Transform, Load). • Analyse : Approches descriptives, prédictives et prescriptives.
• Diffusion : Reporting, visualisation et partage des insights.
• Atelier : Identifier et cartographier le cycle de vie des données dans votre organisation. -
Gouvernance des données : Principes et bonnes pratiques (1h) • Définition et importance de la gouvernance des données.
• Rôles clés : Chief Data Officer (CDO) : Responsable de la stratégie Data. • Data Owner : Responsable métier des données.
• Data Steward : Garant de la qualité et du respect des normes.
• Respect des réglementations : RGPD (Europe) : Protection des données personnelles.
• HIPAA (USA) : Confidentialité des données de santé. Atelier : Définir les rôles et responsabilités pour un projet Data.
Jour 1 :
Après-midi : Organisation et Qualité des Données
- Découvrir Python et les bibliothèques nécessaires pour l’analyse de données.
- Apprendre à manipuler des données avec Pandas et à effectuer des manipulations de base sur les DataFrames.
Contenu :
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Qualité des données : Méthodologie et contrôle (1h)
• Les 5 dimensions de la qualité :
• Exactitude : Données fiables et précises.
• Complétude : Absence de valeurs manquantes.
• Cohérence : Uniformité entre les systèmes.
• Actualité : Mise à jour en temps réel ou en batch.
• Traçabilité : Historique des modifications (Data Lineage).
• Méthodes de contrôle qualité : Audits, KPI, monitoring.
• Exercice : Analyser un jeu de données et identifier les anomalies. -
Architecture des données : Comprendre les infrastructures (1h)
• Différences entre :
• Data Warehouse : Structuré pour les analyses historiques.
• Data Lake : Stockage massif de données brutes. Data Lakehouse : Hybridation des deux approches.
• Critères de choix (volume, vitesse, variété).
• Technologies courantes : Azure, Google BigQuery, Snowflake.
• Étude de cas : Comment Netflix utilise un Data Lakehouse pour analyser le comportement • des utilisateurs. -
Étude de cas : Pilotage d’un projet Data (1h)
• Étapes clés : Définition, collecte, traitement, analyse, restitution.
• Exemples de projets : Optimisation de la supply chain, segmentation client.
• Atelier : Structurer un plan de gouvernance des données.
Jour 2 :
Matinée : Analyse et Visualisation des Données
Objectifs de la journée : Maîtriser les outils de BI pour l’analyse des données. Transformer les données en insights actionnables. S’assurer de la conformité et de la gestion des risques.