Objectif
À l’issue de la formation certifiante en mode projet par la pratique, le participant sera en mesure de :
Connaître les principes de base de la data science et l’organisation de la démarche.
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Connaître les principes de base de la data science et l’organisation de la démarche.
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Comprendre comment utiliser les outils de la data science et développer les modèles à des fins professionnelles.
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Appréhender l’organisation et l’infrastructure pour les services et pour les projets de data science.
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Apprendre à charger, nettoyer et transformer des données distantes avec des bases de données hétérogènes.
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Savoir créer des rapports paginés instant réel avec Power BI.
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Comprendre comment concevoir et créer des rapports pour l'analyse des données.
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Être capable d'appliquer et d'effectuer des analyses de rapport avancées.
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Apprendre à gérer et partager les éléments de rapport.
Public concerné
Gestionnaire, Directeurs/responsables des SI, responsables de projets en lien avec l’analyse de données, responsables d’études statistiques, tous personnes interessé par le domaine du Data Analyst
Mode : En cours de weekend
Durée: 2.5 mois
Prérequis
Aucune connaissance particulière.
Aperçu sur le parcours de formation
4 jours SGBD SQL -selon le niveau des participants
" Les principes communs tels que les tables, les clés , les contraintes, comment façonner une base, l'intégrité référentielle, l'indexation, la normalisation, le data warehousing ..."
6 jours Python applicable au data science
"Découverte de l'environnement anaconda + Jupyter notebook + python les trois niveaux + python applicable au data science "
5 jours Microsoft Power BI en mode projet
"Création du projet Power BI"
3 jours Préparation à la certification PL-300
"Familiarisation avec l'environnement de certification astuces et techniques + entraînement de passage de certification PL 300"
1- Partie base de données Eléments importants dans le SGBD
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Les objets SQL
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Les techniques de conception des bases de données
Cas de base OLTP
Cas de base de données DataWare House
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Les techniques des optimisations de performances des bases de données relationnelle
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Le haut de là du relationnel
2-Partie Python applicable au data science
Python : les concept de bases
Niveau débutant :
1.Installation et préparation de l’environnement
2.Les Types
3.Les Variables Constantes Littéral
4.Les Types Collections
5.Les Types Chaines
6.Les dates
7.Les flux conditionnels
8.Les Flux Itératifs
9.Les Méthodes
10.Les Erreurs
11.Les Modules
12.Les Packages standard
Niveau avancé :
1.La POO
2.Les Méthodes Magiques
3.Les Opérateurs avancés
4.Les itérateurs personnalisés
5.Les Compréhensions
6.La Gestion Des Contextes
7.Le Threading Co routine
8.Les décorateurs descripteurs
9.Les Méta Classes
10.Interoperabilité
11.Serialisation des données
Python appliqué au data sciences
1.Aquisition des données-Texte Regex
2.Aquisition des données-Les fichiers CSV
3.Aquisition des données-Les fichiers Excel
4.Aquisition des données-Les BD
5.Préparation des données-OCR
6.Préparation des données Le Audio
7.Introduction de la bibliothèque Numpy
8. Introduction de la bibliothèque Pandas
9.La Validation
10.Les Missing Values
11.Les Outliers
12. L’élimination des Duplications
13.Le filtrage des données
14.La Jointure vs la fusion
17. Le Pivot
18.Le Scraping
19.La visualisation des données Matplotlib
20. Le Spark
3- Partie visualisation des données avec Power BI
0.Introduction de l'écosystème Power BI
Présentation de la formation
Introduction de l'écosystème PowerBI
Le tour dans PowerBI DesktoP
Le tour dans PowerBI Services
Retour vers les options PowerBI Desktop
Présentation de Data Gateway
Présentation de Common Data Service CDS
1.Importation des données
Importation des données-Cas de fichiers CSV et Texte
Importation des données-Cas de Sql Server
Cas de plusieurs fichiers importés -Combinaison des fichiers
Importation des données-Utilisation des paramètres
Importation des données-Le Web
Importation des données-Les services OData
Importation des données-Le XML
Importation des données-Le JSON
Importation de Dataset Power BI
2.Transformation des données
Introduction de l'éditeur de requête
Les transformations basiques
La transformation Merge vs Append
Les tranformations avancées cas des transpositions
Les transformations avancées cas du pivot unpivot
Les tranformations avancées introduction de la normalisation
Le langage Query M
3.Modélisation des données
Introduction de la modélisation
Les tables dimensions
Les tables de Faits
La configuration des relations
4. Préparation des données sous Power BI
Présentation de l'éditeur principal
Présentation de la notion Drillthrough
Présentation du volet Filtres
Présentation de groupes et de compartiments
Présentation des hiérarchies
5.Le DAX, les colonnes calculées et les mesures
Mesures vs Colonnes calculées
Opérations basiques sur les colonnes calculées
Les dates entant que identifiants
Related vs Related Table
Userelationship Calculate et CalculatedTablex
IFError
Blank IsBlank
ISFiltered vs ISCrossfiltered
Aggregate vs AggregateX
Count CountA Countblank CountRows DistinctCount
Time Intelligence Sameperiodlastyear parallelperiod dateadd
Time Intelligence-dateadiff datebetween dateinperiod
Time Intelligence-YTD QTD MTD
6. La visualisation sous Power BI
Introduction des visualisations sous Power BIx
Les colonnes et les barsx
Les lignes et les areasx
Le Ribbonx
Le Water Fallx
Le Scatterx
Le Pie et le Donutx
Le TreeMapx
Les cartesx
Les cartes géo spaciales Les Map et Filled Mapsx
Les cartes géo spaciales Les ArcGis Mapsx
Les slicersx
Les Funnelsx
Les tables et les matrices
Le R-Partie Ix
Le R
Le Py
Les interactions
L'impact du relationel sur la visualisation
7. Les KPI
Introduction des KPI
La visualisation Gauge
La visualisation Key infuencer
Les KPI personalisés
8.Power BI Services
Le tour de Power BI Service
La configuration des utilisateurs sous Power BI Services
Les types de groupes sous Power BI Services
La gestion des rôles sous Power BI
Présentation des DataSet sous Power BI Service
Présentation des Dataflow sous Power BI Service
La création des Dashboard
La configuration de Row Level Security
La configuration de Q & A
9. Publication
10.La publication du contenu Power BI
4-Partie préparation de la certification Power BI PL-300 avec des examens blancs
Nous contacter sur le 27 862 155 , 54 828 018, 71 866 142
Durée :
18 jours
18 jours
Facilité de paiement
Vous pouvez payer par facilité à savoir par chèque anti daté sur plusieurs mois
Vous êtes une entreprise :
Nous sommes à votre entière disposition pour vous fournir les documents nécessaires au vu de la déduction des frais de formation sur la TFP(Taxe à la Formation Professionnelle).
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