Data Analytcs & Power BI
Vous serez capable de Collecter, nettoyer et transformer des données brutes en datasets exploitables (Excel, Power Query, Python) Interroger des bases relationnelles avec SQL (requêtes complexes, jointures, fonctions fenêtres, CTE) Réaliser des analyses exploratoires complètes avec Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn) Concevoir des modèles de données optimisés dans Power BI (schéma en étoile, DAX avancé) Créer des dashboards interactifs et publiables (visuels, drill-through, RLS, actualisation automatique) Raconter une histoire avec les données et présenter des insights actionnables à un comité de direction Utiliser l’IA générative pour accélérer l’analyse, la génération DAX/SQL et le nettoyage de données Passer la certification Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst avec confiance
Programme détaillé — Semaine par semaine
Le programme totalise 144 heures sur 12 semaines et prépare à la certification Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst. Les semaines marquées 🏆 couvrent directement le référentiel de certification. Parcours : Sem 1-2 Fondamentaux → Sem 3-4 SQL → Sem 5-6 Python → Sem 7-10 Power BI → Sem 11-12 Certif & Projet
Les outils que vous maîtriserez.
Ce programme intensif est conçu pour transformer des données brutes en leviers de décision stratégique. Il combine la puissance de calcul d'Excel, la gestion de bases de données massives avec PostgreSQL, l'automatisation avancée via Python/Jupyter, et la visualisation interactive sous Power BI.
Vous serez capable de construire une chaîne de traitement de données complète : depuis l'extraction sécurisée dans une base de données et le nettoyage automatisé, jusqu'à la création de tableaux de bord prédictifs et interactifs partagés en ligne pour orienter les choix de la direction.
Vos formateurs.
Des professionnels en activité, sélectionnés pour leur expertise terrain et leur capacité à transmettre.
Awa T.
8 ans d'expérience en acquisition digitale. Ex-responsable marketing chez une licorne africaine. Spécialiste Google Ads et analytics.
Jean-Marc K.
Fondateur d'une agence digitale à Abidjan. Accompagne +30 PME ivoiriennes dans leur transformation digitale. Expert Social Media & SEO.
Retours d'alumni.
Foire Aux Questions (FAQ)
Le Data Analyst examine les données passées pour identifier des tendances et répondre à des questions business concrètes ("Pourquoi nos ventes ont-elles chuté en août ?"). Le Data Scientist, lui, utilise des modèles statistiques avancés et le Machine Learning pour prédire l'avenir ("Quelles seront nos ventes en août prochain ?").
Bien qu'Excel soit puissant, Power BI est conçu pour le Big Data (des millions de lignes sans ralentissement), permet une mise à jour automatique des données en temps réel et offre des visualisations interactives et sécurisées que l'on peut partager facilement sur mobile ou navigateur.
Oui, c'est une compétence fondamentale. SQL est le langage qui permet de communiquer avec les bases de données pour extraire les informations dont vous avez besoin. Sans SQL, un Data Analyst dépend entièrement des fichiers qu'on veut bien lui envoyer.
Le DAX (Data Analysis Expressions) est le langage de formule propre à Power BI (et Power Pivot). Il ressemble aux formules Excel mais est beaucoup plus puissant : il permet de créer des calculs dynamiques complexes, comme comparer le chiffre d'affaires actuel à celui de la même période l'année précédente en une seule ligne de code.
Presque toutes. Power BI possède des connecteurs natifs pour des centaines de sources : fichiers locaux (Excel, CSV, PDF), bases de données (SQL Server, MySQL), services Cloud (Google Analytics, Salesforce, Azure) et même des pages Web en direct.
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