Objectives

Cette formation a pour objectif de permettre aux participants d’utiliser Python comme levier d’amélioration des tableaux de bord Power BI, aussi bien sur la préparation des données que sur l’enrichissement analytique et l’automatisation. À l’issue du parcours, les participants sauront exploiter Python pour :
• Préparer, nettoyer et consolider les données avant intégration dans Power BI ;
• Automatiser des traitements récurrents liés à l’alimentation des dashboards ;
• Enrichir les analyses avec des calculs, segmentations et indicateurs avancés ;
• Comprendre les cas d’usage complémentaires entre Python, Power Query, DAX et Power BI ;
• Concevoir des dashboards plus fiables, plus lisibles et plus performants.
• L’ambition n’est pas de faire des participants des développeurs Python, mais de leur donner une maîtrise opérationnelle et directement exploitable dans un contexte BI.

Public

Cette formation s’adresse principalement à des professionnels qui utilisent déjà Power BI et qui souhaitent franchir un cap dans la qualité de leurs tableaux de bord. Elle est particulièrement adaptée à :
• Des analystes BI ;
• Des data analysts ;
• Des contrôleurs de gestion ;
• Des chefs de projet décisionnel ;
• Des utilisateurs avancés de Power BI souhaitant industrialiser leurs pratiques ;
• Des consultants reporting / data visualisation.

Prerequisites

Un niveau intermédiaire sur Power BI est recommandé.

Post-Training

Methods

La formation sera animée de manière progressive et orientée pratique, en alternant apports conceptuels, démonstrations guidées, exercices d'application, cas métiers et atelier final de mise en situation. L'objectif est de garantir une montée en compétence concrètement exploitable dès la fin de la session.

Program

Module 1 : Fondamentaux Python orientés Power BI

• Objectifs pédagogiques : Comprendre le rôle de Python dans un projet Power BI et manipuler des données simples.

• Contenu principal : Installation de l’environnement, bases du langage Python, lecture de fichiers Excel/CSV/JSON, premiers traitements simples, complémentarité entre Python, Power Query et DAX.

• Mise en pratique : Consolidation de plusieurs fichiers métier pour produire une source unique exploitable dans Power BI.

Module 2 : Transformation avancée des données avec pandas

• Objectifs pédagogiques : Savoir nettoyer, structurer et enrichir des données pour Power BI.

• Contenu principal : Filtrage, tri, renommage, gestion des valeurs manquantes, suppression des doublons, jointures, agrégations, structuration de tables pour la modélisation.

• Mise en pratique : Nettoyage et enrichissement d’un dataset ventes, finance ou RH à partir de plusieurs sources.

Module 3 : Automatisation des traitements de données

• Objectifs pédagogiques : Automatiser les tâches récurrentes d’alimentation des dashboards.

• Contenu principal : Lecture automatique de fichiers, concaténation, harmonisation des formats, contrôles qualité, gestion des erreurs, export de fichiers propres, introduction aux API simples.

• Mise en pratique : Création d’un script automatisé de récupération, consolidation et export des données pour reporting périodique.

Module 4 : Analyse avancée et enrichissement des dashboards

• Objectifs pédagogiques : Ajouter de la valeur analytique avec Python.

• Contenu principal : Statistiques descriptives, détection d’anomalies, tendances, segmentation simple, visualisations complémentaires, introduction aux usages de Python dans Power BI.

• Mise en pratique : Analyse d’un dataset avec détection d’écarts, segmentation et création d’indicateurs d’aide à la décision.

Module 5 : Atelier de synthèse – Python + Power BI

• Objectifs pédagogiques : Réaliser un mini projet complet de bout en bout.

• Contenu principal : Préparation des données avec Python, intégration dans Power BI, création d’indicateurs, amélioration de la lisibilité, bonnes pratiques de conception de dashboard.

• Mise en pratique : Réalisation d’un dashboard final enrichi par Python à partir d’un cas fil rouge.

Environment

Azure, PowerBI

Tags

PowerBI, BI, DAX, Python