Proper data analysis relies on proper data modeling. This first chapter covers the basic concepts and teaches you how to set up and load data from multiple sources.

Data modeling and table properties

Power Query vs. Power BI

Load and transform data

Loading a CSV

Rounding, replacement, and sorting

Data categorization and visibility

Working with string columns

Defining Tables

In this chapter, we continue comparing Power Query and Power BI practices. Later, you will exercise combining tables and column extraction on Power BI.

Shaping tables

Power Query vs. Power BI again

Merging and appending queries

Breaking a file into multiple tables

Appending files

Column extraction

Shaping Tables

In this chapter, you'll learn more about one of the most popular approaches to data modeling. You'll get familiar with the basic building blocks of the dimensional model; facts, dimensions, and star schemas.

Dimensional modeling

Facts vs. dimensions

Creating a star schema

Splitting data into facts and dimensions

Load a new dimension

Create another dimension

Dimensional Modeling

In this final chapter,  you'll continue with an extension of the star schema: the snowflake schema. Lastly, you will have your first practice with performance analyzer in 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

Bravo !

Star and Snowflake schemas

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

Schéma en flocon vs. schéma en étoile

Modélisation des données dans Power BI

Exercice interactif pratique