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

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