Module 1 : Fondamentaux de l'analyse de données
1.1 Qu'est-ce que l'analyse de données ? Aperçu
Module 2 : Excel pour l'analyse — Les fondamentaux
2.1 Nettoyage de données avec Excel Aperçu
Module 3 : Excel avancé — Power Query et Power Pivot
3.1 Introduction à Power Query Aperçu
Module 4 : Introduction à Python pour la data
4.1 Installer Python et Jupyter Notebook Aperçu
Module 5 : Nettoyage et transformation avec Pandas
5.1 Gérer les valeurs manquantes Aperçu
Module 6 : Visualisation avec Matplotlib et Seaborn
6.1 Les bases de Matplotlib Aperçu
Module 7 : Analyse statistique exploratoire
7.1 Statistiques descriptives Aperçu
Module 8 : Automatisation et rapports
8.1 Exporter vos résultats (CSV, Excel, images) Aperçu

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Module 8 : Automatisation et rapports Aperçu gratuit

8.1 Exporter vos résultats (CSV, Excel, images)

Objectifs

  • Maitriser la technique presentee
  • Appliquer sur un jeu de donnees reel
  • Eviter les pieges courants

Contenu principal

L'analyse de donnees est au coeur de la decision moderne. Cette lecon vous donne les outils pratiques pour manipuler, transformer et interpreter des donnees avec des exemples concrets.

Cas pratique

A partir d'un dataset de ventes, vous pouvez identifier les tendances saisonnieres, les produits rentables et les segments clients a fort potentiel.

A retenir

Commencez simple, complexifiez si necessaire. La qualite de l'analyse compte plus que la sophistication de l'outil.

Points cles

  • Cette technique est une competence cle en analyse de donnees
  • Pratiquez sur des donnees reelles pour progresser
  • Documentez toujours votre demarche
Ceci est un aperçu gratuit.
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