- Comprendre le rôle de Power Query et Power Pivot dans l'écosystème Excel et Power BI
- Importer des données depuis des sources multiples
- Nettoyer, transformer et automatiser des données avec Power Query
- Modéliser des données relationnelles performantes
- Créer des mesures avancées avec le langage DAX
- Analyser de grands volumes de données efficacement
- Construire des tableaux de bord dynamiques et fiables
- Optimiser les performances des modèles de données
- Mettre en place des processus de mise à jour automatisés
- Gagner du temps et fiabiliser les analyses décisionnelles
Module 1 : Introduction à Power Query et Power Pivot
- Présentation des outils et cas d'usage
- Différences entre Excel classique, Power Query et Power Pivot
- Architecture des modèles de données
- Bonnes pratiques d'analyse de données
Module 2 : Connexion aux sources de données avec Power Query
- Importation depuis Excel, CSV, TXT
- Connexion à des bases de données (SQL, Access)
- Connexion à des sources web et API
- Paramétrage des connexions
Module 3 : Transformation et nettoyage des données
- Filtrage, tri et suppression des données inutiles
- Gestion des types de données
- Colonnes calculées et conditionnelles
- Fusion et ajout de requêtes
- Gestion des erreurs et valeurs manquantes
Module 4 : Automatisation et optimisation avec Power Query
- Actualisation automatique des données
- Paramètres et fonctions personnalisées
- Optimisation des requêtes
- Structuration et documentation des requêtes
Module 5 : Modélisation des données avec Power Pivot
- Création du modèle de données
- Relations entre les tables
- Tables de faits et dimensions
- Gestion des hiérarchies
Module 6 : Introduction au langage DAX
- Syntaxe et concepts fondamentaux
- Colonnes calculées vs mesures
- Fonctions DAX essentielles
- Contextes de lignes et de filtres
Module 7 : DAX avancé et analyses complexes
- Fonctions de temps (Time Intelligence)
- Calculs cumulés et comparatifs
- Mesures conditionnelles
- Optimisation des performances DAX
Module 8 : Analyse et restitution des données
- Création de tableaux croisés dynamiques à partir du modèle
- Segments et filtres avancés
- Tableaux de bord interactifs
- Bonnes pratiques de visualisation
Module 9 : Cas pratiques et mise en situation
- Étude de cas complète de A à Z
- Construction d'un modèle décisionnel
- Analyse métier et restitution
- Corrections et optimisations
Attestation de formation
Non certificiante
Sans niveau spécifique
