Fondamentaux des données et outils (75 heures – 15 jours)

1.1 – Anglais technique pour la Data (25h)
?? Vocabulaire technique en data analysis.
?? Lecture et compréhension de documentation en anglais.
?? Rédaction de rapports et communication professionnelle.

1.2 – Bases de données et Modélisation (25h)
?? Introduction aux bases de données relationnelles.
?? Concepts de modélisation des données : MCD, MPD, normalisation.
?? Langage SQL : requêtes, jointures, sous-requêtes.

1.3 – Introduction à Python et Manipulation de données (25h)
?? Syntaxe Python : structures de données, boucles, fonctions.
?? Manipulation de fichiers CSV et JSON avec pandas.
?? Nettoyage et transformation des données avec NumPy et pandas.

Module 2 : Data Manipulation et Préparation avancée (50 heures – 10 jours)


Module 3 : Business Intelligence et Power BI (100 heures – 20 jours)

3.1 – Introduction à Power BI (20h)
?? Présentation et installation de Power BI.
?? Importation et connexion aux sources de données (Excel, SQL, API).
?? Exploration des premières fonctionnalités (drag & drop, relations entre tables).

3.2 – Nettoyage et Transformation avec Power Query (20h)
?? Manipulation et nettoyage des données.
?? Création de requêtes avancées dans Power Query.
?? Fusion et transformation de plusieurs sources de données.

3.3 – Modélisation et Analyse avec DAX (20h)
?? Introduction au langage DAX.
?? Création de mesures et de colonnes calculées.
?? Optimisation des modèles de données et gestion des performances.

3.4 – Visualisation et Reporting interactif (20h)
?? Conception de tableaux de bord dynamiques.
?? Bonnes pratiques de Data Storytelling.
?? Utilisation avancée des filtres, slicers et interactions visuelles.

3.5 – Automatisation et Publication des rapports (20h)
?? Automatisation des mises à jour et rafraîchissement des données.
?? Partage et publication des tableaux de bord sur Power BI Service.
?? Gestion des accès et collaboration en entreprise.

Module 4 : Projet de Fin de Formation (25 heures – 5 jours)

4.1 – Définition du projet (5h)
?? Présentation du cas métier (exemple : analyse des ventes, suivi RH, performance financière).
?? Choix des indicateurs clés (KPIs).

4.2 – Collecte et préparation des données (5h)
?? Connexion aux sources de données et nettoyage des données.
?? Création du modèle de données (Power Query & SQL).

4.3 – Construction et analyse (10h)
?? Création des mesures et calculs avancés avec DAX.
?? Conception du tableau de bord interactif.
4.4