Une analyse de données pertinente repose sur une modélisation rigoureuse. Ce premier chapitre couvre les notions de base et vous apprend à configurer et charger des données depuis plusieurs sources.

Modélisation des données et propriétés des tables

Power Query vs Power BI

Charger et transformer des données

Charger un fichier CSV

Arrondi, remplacement et tri

Catégorisation des données et visibilité

Travailler avec des colonnes de texte

Définir des tables

Dans ce chapitre, nous poursuivons la comparaison des pratiques entre Power Query et Power BI. Ensuite, vous vous exercerez à combiner des tables et à extraire des colonnes dans Power BI.

Façonner les tables

Options

Power BI

Power Query

Power Query vs Power BI, encore une fois

Fusionner et ajouter des requêtes

Scinder un fichier en plusieurs tables

Ajout de fichiers

Extraction de colonnes

Dans ce chapitre, vous allez approfondir l’une des approches les plus répandues de la modélisation des données. Vous vous familiariserez avec les briques de base du modèle dimensionnel : faits, dimensions et schémas en étoile.

Modélisation dimensionnelle

Faits vs. dimensions

Créer un schéma en étoile

Séparer les données en faits et dimensions

Charger une nouvelle dimension

Créer une autre dimension

Dans ce dernier chapitre, vous étudierez une extension du schéma en étoile : le schéma en flocon. Enfin, vous ferez vos premiers pas avec l’outil d’analyse des performances dans Power BI.

Schémas en étoile et en flocon

Schéma en flocon vs. schéma en étoile

Évaluer les performances

Schémas en étoile

Schémas en flocon

L’analyseur de performances

Félicitations !

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Course Glossary

Une modélisation des données solide est la base de l’analyse et de la création de rapports dans Power BI. Ce cours vous fait explorer une boîte à outils de techniques pour nettoyer, transformer et charger les données, que vous pourrez appliquer à vos propres ensembles de données. Vous apprendrez à choisir entre Power Query et Power BI, et découvrirez les bases de la modélisation des données en abordant les schémas en étoile et en flocon. Vous mettrez tout cela en pratique sur des ensembles de données réels publiés par le United States Census Bureau.

Les vidéos contiennent des transcriptions synchronisées que vous pouvez afficher en cliquant sur « Afficher la transcription » en bas à gauche des vidéos.
Le glossaire du cours se trouve à droite, dans la section Ressources.
Pour obtenir des crédits CPE, vous devez terminer le cours et atteindre un score de 70 % à l’évaluation qualifiante. Vous pouvez accéder à l’évaluation en cliquant sur l’encadré des crédits CPE à droite.

<h2>Fondements de la modélisation des données</h2>
Une bonne modélisation des données est la base de l'analyse des données et de la création de rapports dans Power BI. Ce cours vous permet d'explorer une boîte à outils de techniques de nettoyage, de mise en forme et de chargement des données, que vous pouvez appliquer à vos données. 
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<h2>Plonger dans Power Query</h2>
Vous apprendrez à savoir choisir entre Power Query et Power BI, et découvrirez les fondements de la modélisation des données en approfondissant les schémas en étoile et Snowflake. Vous appliquerez tout cela à des ensembles de données réelles publiées par le Bureau du recensement des États-Unis.


Introduction to Power BI

Apprenez à configurer et charger des données dans Power BI et Power Query pour modéliser les données.

Modélisation des données dans Power BI

Maîtrisez les concepts clés de la modélisation des données dans Power BI.


Analyste de données dans Power BI

Principes de base de Power BI

Power Query vs Power BI, encore une fois

Modélisation des données dans Power BI

Exercice interactif pratique