Formation Ghazela Operationnal Certified Data Analyst en mode projet par la pratique de 18 jours

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.

  • Connaître les principes de base de la data science et l’organisation de la démarche.

  • Comprendre comment utiliser les outils de la data science et développer les modèles à des fins professionnelles.

  • Appréhender l’organisation et l’infrastructure pour les services et pour les projets de data science.

  • Apprendre à charger, nettoyer et transformer des données distantes avec des bases de données hétérogènes.

  • Savoir créer des rapports paginés instant réel avec Power BI.

  • Comprendre comment concevoir et créer des rapports pour l'analyse des données.

  • Être capable d'appliquer et d'effectuer des analyses de rapport avancées.

  • 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

  1. Les objets SQL

  2. Les techniques de conception des bases de données

Cas de base OLTP

Cas de base de données DataWare House

  1. Les techniques des optimisations de performances des bases de données relationnelle

  2. 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


 Anis Hachani

Ingénieur de formation , ayant plus de 7 ans d'expérience sur l'intégration ,la conception ,le développement ,la formation et le consulting national et international ,il assure des formations et des workshops avec L'Agile Professional Scrum Master et Product Owner, Linux( Certification LPI, Redhat ,Linux Foundation) ,Java( OCJA & OCJP) et Python .


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).


Operationnal Data Analyst

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Prochaine sessions:

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Durée:

18 jours


Confirmation de la session:

Une semaine avant la date prévue

Agile Scrum par la pratique

Angular mode projet

Big data par la pratique

Bootcamp Java Spring Angular

Bootcamp Java Spring Angular

DevOps

DevOps Tools Engineer par la pratique

ISTQB version 2018

Java 8 1Z0-808

Java 8 mode projet

Reconversion : Devenir développeur J2ee Angular de Zéro

Selenium par la pratique

Confirmation de la session:

Une semaine avant la date prévue


Recommandé pour:

Gestionnaire, tous personnes intéressé par le domaine du Data


A propos du lieu de la formation

Nous pouvons aussi nous déplacer dans vos locaux (formation intra-entreprise).

N'hésitez pas également à proposer d'autres dates ou lieux, si ceux proposés ne vous conviennent pas.


A la fin de la formation:

Vous aurez un certificat de formation agréé par l'état