Transformez la donnée brute en décisions business
Un parcours complet pour collecter, structurer, analyser et restituer des données professionnelles à l'aide des outils Microsoft et des bonnes pratiques de gouvernance actuelles.
Présentation de la formation
Ce parcours forme des professionnels capables de transformer des données brutes, souvent dispersées et hétérogènes, en informations exploitables pour la prise de décision. Il couvre l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : collecte, nettoyage, modélisation, analyse et restitution visuelle, avec une attention constante portée à la fiabilité et à la gouvernance des données produites.
La formation s'appuie sur des outils réellement utilisés en entreprise — SQL pour l'interrogation de bases relationnelles, Excel et Power Query pour la préparation de données, Power BI pour la modélisation dimensionnelle et la visualisation — et introduit les pratiques actuelles de gouvernance et de qualité des données, ainsi qu'un usage raisonné des outils d'IA générative pour accélérer l'analyse exploratoire sans jamais s'y substituer.
Le parcours se conclut par un projet de Business Intelligence de bout en bout, de la source de données brute jusqu'à un tableau de bord présenté dans une logique de storytelling exécutif — la compétence la plus recherchée par les recruteurs pour ce type de poste.
English version
This program takes you from data analytics fundamentals to a complete, autonomous analysis project. You will learn to query relational databases in SQL, structure a dimensional data model, build professional dashboards in Power BI, define relevant KPIs, and present your findings clearly to a non-technical audience.
À qui s'adresse ce parcours ?
Professionnels souhaitant évoluer vers un poste d'analyste de données ou de BI, ainsi que toute personne manipulant déjà des données dans un cadre métier et souhaitant structurer sa pratique.
Des compétences pour agir avec méthode et sécurité
- Collecter et nettoyer des données issues de sources hétérogènes
- Interroger des bases de données relationnelles avec SQL
- Concevoir un modèle de données dimensionnel (schéma en étoile)
- Construire des tableaux de bord Power BI orientés décision
- Présenter des résultats de données à une audience non technique
Programme détaillé
1. Fondamentaux Data & BI
Vocabulaire commun de la donnée, rôles d'une équipe data, différence entre reporting descriptif et analyse décisionnelle, panorama des outils utilisés dans ce parcours. Ce module distingue également les rôles typiques d'une équipe data (analyste, ingénieur, product owner data) afin de situer précisément la posture professionnelle visée par ce parcours.
2. Excel pour l'analyse de données Contenu en cours de production
Maîtriser Excel comme premier outil d'analyse : formules de calcul et d'agrégation, tableaux croisés dynamiques, mise en forme conditionnelle et bonnes pratiques de structuration d'un classeur avant de passer à des outils plus avancés (SQL, Power BI).
Objectifs
- Construire des formules d'agrégation et de recherche (SOMME.SI, RECHERCHEV/INDEX-EQUIV)
- Créer et interpréter un tableau croisé dynamique
- Mettre en forme un tableau de données pour en faciliter la lecture
Notions abordées
- Formules et fonctions
- Tableaux croisés dynamiques
- Mise en forme conditionnelle
- Bonnes pratiques de classeur
3. Collecte, nettoyage et transformation des données Contenu en cours de production
Identification des sources de données courantes, techniques de nettoyage et de transformation avec Power Query, gestion des valeurs manquantes et des incohérences. Les apprenants travaillent sur des jeux de données volontairement imparfaits, représentatifs des situations réelles rencontrées en entreprise.
4. SQL et bases de données relationnelles Contenu en cours de production
Structure d'une base relationnelle, écriture de requêtes SQL (sélection, jointures, agrégations) pour extraire et croiser des données issues de plusieurs tables. Une attention particulière est portée à la lecture d'un schéma de base existant avant d'écrire la moindre requête, une compétence souvent négligée en autoformation.
5. Modélisation et Data Warehousing Contenu en cours de production
Principes du schéma en étoile, relations entre tables de faits et de dimensions, introduction aux concepts d'entrepôt de données et de pipelines ETL/ELT. Des exemples concrets tirés du commerce et de la finance illustrent pourquoi un modèle mal conçu complique durablement l'exploitation des données.
6. Power BI et visualisation avancée Contenu en cours de production
Construction de mesures et de visuels dans Power BI, choix du graphique adapté à chaque question métier, mise en forme d'un tableau de bord lisible. Les apprenants apprennent aussi à documenter leurs choix de visualisation pour qu'un tableau de bord reste compréhensible sans explication orale.
7. KPI & Business Analysis Contenu en cours de production
Passer du tableau de chiffres à la décision : construire des indicateurs de performance (KPI) pertinents, les relier aux objectifs métier et présenter une analyse business actionnable plutôt qu'une simple restitution de données.
Objectifs
- Définir un KPI pertinent pour un objectif métier donné
- Distinguer indicateur de pilotage et indicateur de reporting
- Construire un tableau de bord orienté décision
Notions abordées
- Définition d'un KPI
- Indicateurs de pilotage vs reporting
- Tableaux de bord
- Alignement métier
8. Data storytelling et gouvernance Contenu en cours de production
Techniques de présentation de résultats à une audience de direction, bonnes pratiques de gouvernance et de confidentialité des données, usage raisonné de l'IA générative en support de l'analyse. Le module aborde également la question de la responsabilité en cas de donnée erronée diffusée à une direction, et les garde-fous à mettre en place.
9. Capstone Project Contenu en cours de production
Projet final : à partir d'un jeu de données brut, mener une analyse complète — nettoyage, modélisation, visualisation et restitution — et la présenter sous forme d'un rapport ou d'un tableau de bord, en mobilisant l'ensemble des compétences vues dans les modules précédents.
Objectifs
- Mener une analyse de données de bout en bout de façon autonome
- Produire un livrable présentable à un décideur non technique
- Justifier ses choix méthodologiques
Notions abordées
- Conduite de projet data
- Restitution à un public non technique
- Auto-évaluation méthodologique
Votre parcours, de l'inscription à la validation
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- Durée
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- Modalité
- E-learning
- Langue
- Français
- Prérequis
- Une pratique de base d'Excel est recommandée. Aucune expérience préalable en programmation ou en bases …
- Documents nécessaires
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- Tarif
- Sur devis
- Attestation / certification
- Attestation de formation délivrée par Xpert Group Academy
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Sessions disponibles
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Formations complémentaires
Un accompagnement professionnel pour développer vos compétences
Ce parcours applique le modèle pédagogique XPERT (Learn, Practice, Apply, Build, Assess) : chaque notion est immédiatement mise en pratique sur des jeux de données réalistes avant d'être mobilisée dans le projet final. Il peut se prolonger naturellement vers notre préparation à la certification Microsoft Power BI Data Analyst Associate (PL-300).
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