Tableau Software

La prépondérance des données dans l’entreprise au travers du “Big Data” rend indispensable le fait de représenter graphiquement ses données pour qu’elles soient plus lisibles et compréhensibles.

Graphiques classiques ou plus originaux, cartographies, chronologies et élaboration d’infographies sont les outils de la “Dataviz“. Aujourd’hui, ces outils sont rendus accessibles par de nombreux logiciels ou applications Web (“Software As A Service“).

99% clients satisfaits

+15 années d’éxperience

15 formations

+200 participants

Contenu de la formation

Objectifs 

  • Connaître les modes de représentation des données
  • Justifier ses analyses et choix graphiques
  • Acquérir de bonnes compétences Tableau Software

Public 

  • Utilisateurs finaux (métier), statisticiens, analystes, consultants BI et toutes personnes qui souhaitent en savoir d’avantage dans la restitutions de l’analyse/fouille des données.

Pré-requis 

  • Aucune connaissance sur les technologies Big Data n’est requise.

Comprendre la visualisation de données, son utilité et ses enjeux 

  • Identifier les types de données disponibles (numériques, catégorielles, dates, localisation).
  • Identifier les représentations visuelles applicables aux données
  • Classifier les types de représentation et établir une nomenclature pour les appliquer à des données
  • Appréhender les limites humaines à la compréhension

 L’élaboration de A à Z 

  • Déterminer la cible et le but de la visualisation afin d’apporter un point de vue adapté
  • Reconnaître et anticiper les difficultés (données manquantes, évolution peu visible, échelles faussées…)
  • Préparer et agréger les données / Analyser et trier ses données pour préparer un projet
  • Recueillir et enrichir les données (Open Data, Social Data…).
  • Différencier “visualisation de données” et “infographie”

Découverte de Tableau

. Ecosystème Tableau

. Points forts / Points faibles

. Les cas d’usages

. Anatomie d’un classeur

. Analyse progressive

. Navigation assistée (actions)

. Modes de mise en page

Connexion aux données

. Présentationgénérale

. Synthèse

. Travail hors ligne & Tableau Reader

. Connexion à des séries de fichiers texte

. Extraits ou Ancien connecteur ? . Ancien connecteur et import de fichiers textes

. Connexion sur fichier Excel (Table unique)

. Connexion à plusieurs tables d’1même source

. Les jointures

. Lieu de calculdes jointures

. Pièges des jointures

. Fusion ou DataBlending

. Détails complémentaires du data-blending

. Détail des fusions entre 2 sources distinctes

. Trucs & Astuces du data-blending

. Sources Tableau Server

. Connexion aux autres sources serveur

. Détails sur les extraits

Données et Métadonnées

. Les écrans de développements

. Dimensions et Mesures

. Sources & Champs calculés

. DistinctionsMesures/Membres

Renommer/Alias

Organiser ses données

. Les dossiers

. Les hiérarchies

. Les groupes

. Les classes

. Les combinaisons de champs

Remise en forme des données

. Dépivotage des tables sous Excel

. Supprimer les mauvais entêtes Excel

. Eclater des champs

. Traitements usuels de chaînes

Création des visuels

. lmpact Valeurs Discrètes et continues

. Champs Noms et Valeurs de Mesures

. Masquer / Afficher 1 colonne

. Axes fusionnés et combinés

. Tronquer L axe : cas 1

. Tronquer 1 axe : cas 2

. Changer le titre d’un axe

. Masquer / afficher un axe

. Camemberts & polygones

Création des visuels (suite)

. Cartographie double couche

Mise en forme des visuels

. Mise en forme des dates

. Présentation générale du bandeau de mise

en forme

. Polices et Alignements

. Couleurs et Bandes de fond de lignes/colon

. Bordures et Grilles

. Courbes

Filtres

. Filtres simples et partagés

. Filtres multiples

. Filtres contextuels (Priorité entre filtres)

. Filtres contextuels (exercice)

. FiltresSQL

. Filtres par Actions

Filtres spéciaux

. Filtres de sources de données

. Filtres < Top N > calculé par Rank0

. Ensemble (Création)

. Ensemble(Utilisation)

Préparation de données

. Lexique fonctions de traitement de Chaines

. Lexique fonctions de traitement de Dates

. Calcul de délai entre dates

. Conversion de temps

Calculs

. Différence entre Champs calculés,

Agrégation et Calcul de table

. Différence Technique entre fonctions

d’agrégation et calculs de table

. lmpact des opérateurs + et – sur les Agreg.

. lmpact des opérateurs X et / sur les Agreg.

Calculs de tables

. Distinction entre (lignes/colonnes)

de Sources et de Feuilles de calcul

. lntroduction aux calculs de table

. Types de calculs et Etendue

‘ Etendue et Sens des calculs

. Etendue des calculs – Volets – Exemples

. Principe d’adressage et de partitionnement

. Exemple de Calcul avec adressage  et parttion nement

. Différence entre lndexfl et Rankfl

Exercices pratiques

. Cas 1 – Calculs

. Cas 2-20/80 – Pareto

lntro aux Calculs avec Niveaux de détail (LOD)

. Corrélation entre agrégation et granularité

. lmpact des Filtres sur les expressions

lnclude, Exclude eI Fixed

. Particularité des instructions lnclude

Exlude

Exercices

Les plus de la formation

Les formateurs sont des experts techniques et business en activité travaillant pour de grands comptes sur des projets à fortes valeurs ajoutées liés à la visualisation et le Big Data.

Les stagiaires pourront bénéficier de leurs expertises et de leurs retours d’expériences.

Tableau Software

  Code DataViz

  Prix : 1600€ (HT)

  Prix Repas: 35 €

  Durée: 2 jours

  Lieu : Paris


Sessions

14/10/2019
04/11/2019

Ces professionnels nous font confiance

Ils témoignent de leurs expériences

“Formation avec beaucoup d’exercice, ce qui simplifie véritablement la compréhension. Encore merci pour le café et les biscuits 🙂  ”

Sebastien M

“Tout était clair et facile à comprendre avec beaucoup de patience du prof. La formation m’a apporté une vision d’ingénieur Bi.”

Zahojun H

Des formations qui pourraient vous intéresser

Nous vous proposons des formations de qualité, soigneusement préparées par des professionnels.

Ce que nos clients pensent de nous

“Après de sincères et profonds remerciements, je tiens à féliciter notre intervenant et par extension tout ceux qui ont contribué à cette formation, pour l’ apport que ce soit à un niveau personnel ou professionnel.
En effet , cette formation m’a permis non seulement de revisiter certains aspects  du Big Data avec une vision nouvelle et plus précise mais également d’assimiler de nombreuses connaissances . Les remarques pertinentes avec les détails pratiques ont permis de bénéficier du recul et de l’expérience de notre formateur.”

Mehdi Z

” Très bonne formation, ne surtout pas hésiter à partager ses expériences professionnels, que ce soit en terme de projets, de problèmes rencontrés dans le monde de l’entreprise ou encore de questions rencontrées en entretien.
Les plus de cette formation ont été la vision plus large qu’on peut se faire des projets de la vie réelle et des domaines qui accompagne le nôtre (data science), ainsi que de la culture pouvant aider à se démarquer lors d’un entretien. Pour finir, les supports étaient très clairs et les schémas rendaient les idées très simples à comprendre et retenir.”

Alexandre T

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