Vous commencerez cette étude de cas Power BI en important et en nettoyant le jeu de données d'offres d'emploi avec Power Query. Une fois cela fait, retroussez vos manches et lancez-vous dans une première exploration des données.

Analyse du marché de l'emploi avec Power BI

Questions d'EDA à se poser

Importation de données avec Power Query

Analyse exploratoire initiale avec Power Query

Analyse des tendances des offres d'emploi

Nettoyage des titres d'emploi

Effet des années d'expérience sur le salaire

Tendances dégagées avec l'EDA

Analyse exploratoire

L'équipe de DataSearch attend toujours des réponses. Heureusement, elle peut compter sur vous ! Dans ce chapitre, vous continuerez à mettre en pratique vos compétences Power BI pour extraire des insights à l'aide d'outils comme DAX et commencerez à concevoir des visualisations de données originales.

Analyse des perspectives du marché

Options

In Scope

Out of scope

Informations clés sur lesquelles se concentrer

Nettoyage et analyse des compétences

Probabilité des compétences dans une offre d'emploi

Tendances des compétences dans le temps

Analyse approfondie des descriptions de poste clés

Autres recommandations d'emploi

True

False

Tendances issues de l'analyse

Analyse des tendances du marché

Il est presque temps de livrer le résultat final. Dans ce dernier chapitre, vous combinerez toutes les observations tirées des offres d'emploi dans un tableau de bord interactif Power BI destiné à l'équipe de DataSearch.

Créer un tableau de bord pour l'analyse du marché de l'emploi

Comment concevoir un tableau de bord

Commencer les gabarits de tableau de bord

Concevoir la disposition d'un tableau de bord

Explorer les compétences les plus recherchées

Jauge salariale pour les entreprises

Ajouter de l'interactivité avec des signets

Conclusion de l'étude de cas

Création du tableau de bord

Exercises and Datasets

Metadata sheet

DataCamp vs. Local Experience

Dans cette étude de cas Power BI, vous explorerez un jeu de données réel d'offres d'emploi afin de dégager des insights pour une entreprise de recrutement fictive appelée DataSearch. En vous appuyant sur ce que vous avez appris dans les cours précédents, vous utiliserez Power Query pour examiner et nettoyer les données afin d'identifier les compétences les plus recherchées chez les data scientists, les data analysts et les data engineers. Vous utiliserez ensuite DAX pour créer des visualisations éclairantes de vos constats. Enfin, vous rassemblerez le tout en exploitant tout ce que Power BI offre pour créer un tableau de bord d'affaires qui vous permettra de répondre aux questions de l'équipe de DataSearch.

<h2>Appliquez vos compétences avec une étude de cas Power BI</h2>
Dans cette étude de cas Power BI, vous explorerez un ensemble de données d’offres d’emploi réelles afin de dégager des insights pour une entreprise de recrutement fictive, DataSearch. 
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<h2>Utilisez Power Query pour explorer et nettoyer les données</h2>
En vous appuyant sur ce que vous avez appris dans les cours précédents, vous utiliserez Power Query pour examiner et nettoyer les données afin de déterminer quelles compétences sont les plus recherchées pour les scientifiques des données, les analystes de données et les ingénieurs de données. 
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<h2>Utilisez DAX pour créer des visualisations percutantes</h2>
Vous utiliserez ensuite DAX pour créer des visualisations pertinentes de vos résultats. Enfin, vous réunirez le tout en utilisant tout ce que Power BI a à offrir pour créer un tableau de bord d’affaires afin de pouvoir répondre aux questions de l’équipe DataSearch.


Data Visualization in Power BI

Introduction to DAX in Power BI

Aidez une entreprise fictive avec cette étude de cas Power BI. Utilisez Power Query, DAX et tableaux de bord!

Étude de cas : analyser les données du marché de l'emploi dans Power BI

Les ingénieurs logiciels et les ingénieurs de données ont un ensemble de compétences très similaire.

SQL est une compétence clé pour tous les emplois en data science.

Le principal langage de programmation pour les data scientists était Objective-C.

Les secteurs technologiques affichaient une plus faible demande pour les rôles en data science.

La plupart des offres d'emploi provenaient de grandes entreprises.

Tendances issues de l'analyse

Étude de cas : analyser les données du marché de l'emploi dans Power BI

Exercice interactif pratique