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DAX pour un Data Analyst

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Cheat Sheet n°3 :
DAX pour un Data Analyst

Apprenez les bases de DAX avec notre fiche de révision détaillée. Cette ressource pratique vous offre des explications claires et des exemples concrets pour chaque fonction DAX essentielle. Parfaite pour les débutants ou ceux qui souhaitent rafraîchir leurs connaissances en analyse de données, cette fiche vous guidera pas à pas dans la maîtrise des expressions de Data Analysis (DAX).

Notre fiche de révision couvre toutes les fonctions DAX importantes telles que 💽 Vous y trouverez des exemples de calculs dynamiques, de manipulation de tables et de création de visualisations interactives dans Power BI. Téléchargez cette fiche indispensable pour réviser efficacement et renforcer vos compétences en DAX.

Un outil incontournable pour progresser rapidement et réussir dans le monde de l'analyse de données avec Power BI.

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10/08/2024 Temps de lecture 2 min

REAC Data Analyst 2024 : ce qu'il faut retenir
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Data Analyst ?</h2>\nLe REAC est un document officiel qui définit les compétences, les activités et les conditions d’exercice du métier de Data Analyst. Il est conçu pour assurer une formation conforme aux exigences du marché du travail et pour guider les organismes de formation dans l’élaboration de leurs programmes.\n\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Les compétences clés d'un Data Analyst en 2024</h3>\nLe nouveau REAC met en avant plusieurs compétences indispensables pour un Data Analyst :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Analyse des données : Maîtrise des techniques de nettoyage, transformation et visualisation des données pour extraire des insights pertinents.</li>\n<li aria-level=\"1\">Utilisation des outils et logiciels : Compétence dans des outils comme Python, R, SQL, Excel, et des plateformes de visualisation comme Power BI et Tableau.</li>\n<li aria-level=\"1\">Communication des résultats : Capacité à présenter les conclusions de manière claire et convaincante aux parties prenantes non techniques.</li>\n<li aria-level=\"1\">Gestion des données : Compréhension des principes de gestion des données, y compris la gouvernance et la sécurité des données.</li>\n</ul>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Nouveautés du REAC 2024</h3>\nLe REAC 2024 introduit plusieurs nouveautés par rapport aux versions précédentes :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Focus sur l'IA et le Machine Learning : Intégration des compétences en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, reflétant l'importance croissante de ces technologies dans le traitement des données.</li>\n<li aria-level=\"1\">Éthique et RGPD : Accent mis sur les aspects éthiques de l'analyse des données et la conformité avec le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD).</li>\n<li aria-level=\"1\">Compétences transversales : Importance des compétences en gestion de projet, en travail d'équipe et en communication.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Structure du titre professionnel Data Analyst (RNCP37429)</h2>\nLe titre professionnel de Data Analyst, référencé sous le code RNCP37429, est structuré en plusieurs blocs de compétences, chacun correspondant à une étape clé du processus d'analyse des données :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Bloc 1 : Collecte et préparation des données.</li>\n<li aria-level=\"1\">Bloc 2 : Analyse exploratoire et descriptive.</li>\n<li aria-level=\"1\">Bloc 3 : Modélisation et interprétation des données.</li>\n<li aria-level=\"1\">Bloc 4 : Communication et visualisation des résultats.</li>\n</ul>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Modalités d’évaluation</h3>\nL'évaluation est composée de plusieurs épreuves destinées à vérifier l'acquisition des compétences de manière exhaustive. Elle comprend généralement :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Étude de cas : Analyse et résolution d'un problème complexe en utilisant les techniques d'analyse de données apprises durant la formation. Cette épreuve évalue la capacité à appliquer des compétences techniques et analytiques.</li>\n<li aria-level=\"1\">Présentation orale : Présentation des résultats de l'étude de cas devant un jury, suivie d'une session de questions-réponses. Cette épreuve permet d'évaluer l'habileté à communiquer efficacement des informations techniques à un public non technique.</li>\n<li aria-level=\"1\">Entretien professionnel : Un entretien avec un jury composé de professionnels du secteur pour discuter des compétences acquises, des projets réalisés et de l'aptitude à exercer le métier de Data Analyst.</li>\n</ul>\nLes compétences transversales, telles que la gestion de projet, le travail en équipe et la communication, sont également évaluées tout au long de la formation et lors des épreuves finales. Ces compétences sont cruciales pour garantir une intégration réussie dans le milieu professionnel.\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Pourquoi cette mise à jour est importante ?</h2>\nLa mise à jour du REAC Data Analyst 2024 est cruciale, car elle s'aligne sur les évolutions rapides du domaine des données et les attentes des employeurs. Elle garantit que les professionnels formés selon ce référentiel possèdent les compétences nécessaires pour relever les défis actuels du marché.\nIl représente ainsi une étape significative pour la formation et la professionnalisation des Data Analysts. C’est, finalement, une feuille de route claire pour les compétences et les connaissances requises, assurant donc une meilleure adéquation entre la formation et les besoins réels des entreprises.\nVous souhaitez devenir un Data Analyst aguerri qui saura relever tous les défis du REAC 2024 ? Alors consultez notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\"> formation Data Analyst</a> et prenez part à notre bootcamp de 5 mois pour apprendre à programmer en SQL, en Python et découvrir les secrets du machine learning.\nPour vous inscrire, <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici !</a>", "head_html" : null, "post_body" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\">Qu'est-ce que le REAC Data Analyst ?</h2>\nLe REAC est un document officiel qui définit les compétences, les activités et les conditions d’exercice du métier de Data Analyst. 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Il est conçu pour assurer une formation conforme aux exigences du marché du travail et pour guider les organismes de formation dans l’élaboration de leurs programmes.\n\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Les compétences clés d'un Data Analyst en 2024</h3>\nLe nouveau REAC met en avant plusieurs compétences indispensables pour un Data Analyst :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Analyse des données : Maîtrise des techniques de nettoyage, transformation et visualisation des données pour extraire des insights pertinents.</li>\n<li aria-level=\"1\">Utilisation des outils et logiciels : Compétence dans des outils comme Python, R, SQL, Excel, et des plateformes de visualisation comme Power BI et Tableau.</li>\n<li aria-level=\"1\">Communication des résultats : Capacité à présenter les conclusions de manière claire et convaincante aux parties prenantes non techniques.</li>\n<li aria-level=\"1\">Gestion des données : Compréhension des principes de gestion des données, y compris la gouvernance et la sécurité des données.</li>\n</ul>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Nouveautés du REAC 2024</h3>\nLe REAC 2024 introduit plusieurs nouveautés par rapport aux versions précédentes :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Focus sur l'IA et le Machine Learning : Intégration des compétences en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, reflétant l'importance croissante de ces technologies dans le traitement des données.</li>\n<li aria-level=\"1\">Éthique et RGPD : Accent mis sur les aspects éthiques de l'analyse des données et la conformité avec le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD).</li>\n<li aria-level=\"1\">Compétences transversales : Importance des compétences en gestion de projet, en travail d'équipe et en communication.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Structure du titre professionnel Data Analyst (RNCP37429)</h2>\nLe titre professionnel de Data Analyst, référencé sous le code RNCP37429, est structuré en plusieurs blocs de compétences, chacun correspondant à une étape clé du processus d'analyse des données :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Bloc 1 : Collecte et préparation des données.</li>\n<li aria-level=\"1\">Bloc 2 : Analyse exploratoire et descriptive.</li>\n<li aria-level=\"1\">Bloc 3 : Modélisation et interprétation des données.</li>\n<li aria-level=\"1\">Bloc 4 : Communication et visualisation des résultats.</li>\n</ul>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Modalités d’évaluation</h3>\nL'évaluation est composée de plusieurs épreuves destinées à vérifier l'acquisition des compétences de manière exhaustive. Elle comprend généralement :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Étude de cas : Analyse et résolution d'un problème complexe en utilisant les techniques d'analyse de données apprises durant la formation. Cette épreuve évalue la capacité à appliquer des compétences techniques et analytiques.</li>\n<li aria-level=\"1\">Présentation orale : Présentation des résultats de l'étude de cas devant un jury, suivie d'une session de questions-réponses. Cette épreuve permet d'évaluer l'habileté à communiquer efficacement des informations techniques à un public non technique.</li>\n<li aria-level=\"1\">Entretien professionnel : Un entretien avec un jury composé de professionnels du secteur pour discuter des compétences acquises, des projets réalisés et de l'aptitude à exercer le métier de Data Analyst.</li>\n</ul>\nLes compétences transversales, telles que la gestion de projet, le travail en équipe et la communication, sont également évaluées tout au long de la formation et lors des épreuves finales. Ces compétences sont cruciales pour garantir une intégration réussie dans le milieu professionnel.\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Pourquoi cette mise à jour est importante ?</h2>\nLa mise à jour du REAC Data Analyst 2024 est cruciale, car elle s'aligne sur les évolutions rapides du domaine des données et les attentes des employeurs. Elle garantit que les professionnels formés selon ce référentiel possèdent les compétences nécessaires pour relever les défis actuels du marché.\nIl représente ainsi une étape significative pour la formation et la professionnalisation des Data Analysts. C’est, finalement, une feuille de route claire pour les compétences et les connaissances requises, assurant donc une meilleure adéquation entre la formation et les besoins réels des entreprises.\nVous souhaitez devenir un Data Analyst aguerri qui saura relever tous les défis du REAC 2024 ? Alors consultez notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\"> formation Data Analyst</a> et prenez part à notre bootcamp de 5 mois pour apprendre à programmer en SQL, en Python et découvrir les secrets du machine learning.\nPour vous inscrire, <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici !</a>", "postBodyRss" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\">Qu'est-ce que le REAC Data Analyst ?</h2>\nLe REAC est un document officiel qui définit les compétences, les activités et les conditions d’exercice du métier de Data Analyst. 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02/06/2024 Temps de lecture 4 min

La boîte à outils du data analyst
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Spark est particulièrement performant pour des applications qui nécessitent des analyses en temps réel. Enfin, <a href=\"https://jupyter.org\" rel=\"noopener\">Jupyter Notebooks</a> est un outil indispensable pour la documentation et le partage de code dans les communautés de data science. Il permet aux utilisateurs de créer et de partager des documents qui contiennent du code vivant, des équations, des visualisations et du texte explicatif. C’est un point crucial dans des projets de recherche et pour l'éducation en data science qui nécessitent de la collaboration. \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">L'intégration de données via les API : un point à ne pas négliger </h2>\nAujourd’hui, les API (Interfaces de Programmation d'Applications) sont devenues indispensables pour intégrer les données. 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Tableau permet une exploration visuelle intuitive grâce à son interface glisser-déposer, Power BI intègre des données de multiples sources pour fournir des analyses en temps réel via une interface conviviale, et Looker, avec sa plateforme basée sur le cloud, facilite la construction, le partage et la collaboration sur des visualisations de données. \nCes plateformes permettent non seulement de présenter des données, mais aussi de narrer une histoire à travers elles, un point crucial pour soutenir des décisions stratégiques et la communication.\nL’analyse et la visualisation des données vous passionne ? Alors inscrivez-vous dès maintenant à notre formation intensive pour devenir <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst en 5 mois</a> ou suivez notre <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-power-bi\" style=\"font-weight: bold;\">formation Power BI</a> en ligne.\nVous apprendrez, en compagnie d’experts, à faire parler les data comme personne. 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Voici les outils de data analyse les plus utilisés. \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Les outils pour maîtriser l'accès et la gestion des données</h2>\nL'accès et la gestion des données constituent une partie cruciale du travail d'un data analyst. Cela implique de savoir comment extraire et manipuler les données, mais aussi de comprendre les systèmes de gestion de bases de données. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Python et R pour l’extraction et manipulation de données</h3>\nPython et R sont les piliers de l'extraction et de la manipulation de données. \nPython, avec ses bibliothèques comme <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" style=\"font-weight: bold;\">Pandas</a> et <a href=\"https://numpy.org/\" style=\"font-weight: bold;\">NumPy</a>, offre des structures de données et des fonctions d'analyse qui facilitent leur manipulation des données. Pandas est particulièrement apprécié pour sa facilité d'utilisation dans le nettoyage, la transformation et la manipulation de grandes séries de données avec son objet DataFrame. NumPy complète cet ensemble en offrant un support pour les grandes matrices et les tableaux multidimensionnels, essentiels pour les calculs numériques complexes.\nR est valorisé pour ses capacités statistiques avancées. Il est utilisé pour effectuer des analyses exploratoires, tester des hypothèses statistiques et préparer des ensembles de données pour des analyses approfondies.\n \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Maîtriser le fonctionnement des bases de données</h3>\nLes systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) comme PostgreSQL et Oracle sont essentiels pour les data analysts, car ils facilitent la manipulation structurée des données à l'aide du langage SQL. 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NumPy complète cet ensemble en offrant un support pour les grandes matrices et les tableaux multidimensionnels, essentiels pour les calculs numériques complexes.\nR est valorisé pour ses capacités statistiques avancées. Il est utilisé pour effectuer des analyses exploratoires, tester des hypothèses statistiques et préparer des ensembles de données pour des analyses approfondies.\n \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Maîtriser le fonctionnement des bases de données</h3>\nLes systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) comme PostgreSQL et Oracle sont essentiels pour les data analysts, car ils facilitent la manipulation structurée des données à l'aide du langage SQL. Ces outils sont essentiels pour l'insertion, la mise à jour, et la récupération des données, tout en maintenant leur intégrité et sécurité.\nEn complément, les plateformes cloud telles que <a href=\"https://signup.snowflake.com/?utm_source=google&utm_medium=paidsearch&utm_campaign=em-fr-en-brand-core-exact&utm_content=go-eta-evg-ss-free-trial&utm_term=c-g-snowflake-e&_bt=578522358884&_bk=snowflake&_bm=e&_bn=g&_bg=124384819186&gclsrc=aw.ds&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw0YGyBhByEiwAQmBEWigLLCNMAdtt9u8FhEmudqTA_SHZ_JqUs3vdfvp0fz0VLEvTSGeynBoCKkYQAvD_BwE\" rel=\"noopener\">Snowflake</a> et Amazon Redshift sont des solutions incontournables pour le traitement de données à grande échelle. 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En revanche, si votre priorité est le traitement rapide de grandes quantités de données pour des analyses complexes à un coût compétitif, <a href=\"https://aws.amazon.com/fr/redshift/\" rel=\"noopener\">Amazon Redshift</a> pourrait être la meilleure option.\n \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Les outils avancés pour explorer les données </h2>\nLorsque les volumes de données augmentent et que les demandes en matière d'analytique deviennent plus complexes, les data analysts doivent se tourner vers des outils avancés. Cela inclut l'automatisation des processus de données, l'utilisation du machine learning pour les prédictions, et le traitement des big data en temps réel. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Pour l’automatisation et le Machine Learning </h3>\nPour maximiser l'efficacité dans le traitement des données, les outils comme <a href=\"https://www.alteryx.com/fr/\" rel=\"noopener\">Alteryx</a> offrent des solutions puissantes d'automatisation qui réduisent les tâches répétitives et permettent aux analystes de se concentrer sur des analyses plus stratégiques. Alteryx permet de combiner des données de diverses sources, de les nettoyer et de les préparer pour l'analyse sans nécessiter de codage intensif. En parallèle, le machine learning est devenu un incontournable pour les analyses prédictives, où <a href=\"https://www.sas.com/fr_fr/software/visual-data-mining-machine-learning.html\" rel=\"noopener\">SAS</a> excelle. Ce type d’outils permet de générer des modèles qui peuvent prévoir des événements futurs avec une grande précision. <a href=\"https://www.tensorflow.org/?hl=fr\" rel=\"noopener\">TensorFlow</a>, développé par Google, est un autre outil essentiel pour ceux qui travaillent avec le machine learning. C’est une bibliothèque open source dédiée au calcul numérique. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Les outils du Big Data et du traitement de données en temps réel </h3>\nL'univers du big data requiert des solutions capables de traiter et d'analyser des volumes de données massifs en temps réel. <a href=\"https://hadoop.apache.org\" rel=\"noopener\">Apache Hadoop</a> est un framework conçu pour le stockage distribué et le traitement de grandes quantités de données sur des clusters de machines simples. <a href=\"https://spark.apache.org\" rel=\"noopener\">Apache Spark</a>, quant à lui, est souvent utilisé en complément de Hadoop pour permettre un traitement des données plus rapide. 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Tableau permet une exploration visuelle intuitive grâce à son interface glisser-déposer, Power BI intègre des données de multiples sources pour fournir des analyses en temps réel via une interface conviviale, et Looker, avec sa plateforme basée sur le cloud, facilite la construction, le partage et la collaboration sur des visualisations de données. \nCes plateformes permettent non seulement de présenter des données, mais aussi de narrer une histoire à travers elles, un point crucial pour soutenir des décisions stratégiques et la communication.\nL’analyse et la visualisation des données vous passionne ? Alors inscrivez-vous dès maintenant à notre formation intensive pour devenir <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst en 5 mois</a> ou suivez notre <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-power-bi\" style=\"font-weight: bold;\">formation Power BI</a> en ligne.\nVous apprendrez, en compagnie d’experts, à faire parler les data comme personne. Pour vous inscrire, <a href=\"/fr-fr/candidature\" rel=\"noopener\">c’est par ici !</a>\n ", "postEmailContent" : "Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : ", "postFeaturedImageIfEnabled" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-05-15_LA%20BO%C3%8ETE%20%C3%80%20OUTILS%20DU%20DATA%20ANALYST.jpg", "postListContent" : "Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : ", "postListSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-05-15_LA%20BO%C3%8ETE%20%C3%80%20OUTILS%20DU%20DATA%20ANALYST.jpg", "postRssContent" : "Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : ", "postRssSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-05-15_LA%20BO%C3%8ETE%20%C3%80%20OUTILS%20DU%20DATA%20ANALYST.jpg", "postSummary" : "Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : \n", "postSummaryRss" : "Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : ", "postTemplate" : "MarkentivexWCS/templates/blog-post.html", "previewImageSrc" : null, "previewKey" : "usbWALcQ", "previousPostFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-05-15_COMMENT%20TROUVER%20UN%20CONTRAT%20DE%20PROFESSIONNALISATION%20EN%20TANT%20QUE%20D%C3%89VELOPPEUR%20WEB.jpg", "previousPostFeaturedImageAltText" : "contrat de professionnalisation développeur web", "previousPostName" : "Comment trouver un contrat de professionnalisation en tant que développeur web ?", "previousPostSlug" : "fr-fr/blog/comment-trouver-un-contrat-de-professionnalisation-en-tant-que-développeur-web", "processingStatus" : "PUBLISHED", "propertyForDynamicPageCanonicalUrl" : null, "propertyForDynamicPageFeaturedImage" : null, "propertyForDynamicPageMetaDescription" : null, "propertyForDynamicPageSlug" : null, "propertyForDynamicPageTitle" : null, "publicAccessRules" : [ ], "publicAccessRulesEnabled" : false, "publishDate" : 1717279200000, "publishDateLocalTime" : 1717279200000, "publishDateLocalized" : { "date" : 1717279200000, "format" : "dd/MM/YYYY", "language" : null }, "publishImmediately" : false, "publishTimezoneOffset" : null, "publishedAt" : 1717279200825, "publishedByEmail" : null, "publishedById" : 47318422, "publishedByName" : null, "publishedUrl" : "https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/blog/la-boite-a-outils-du-data-analyst", "resolvedDomain" : "www.wildcodeschool.com", "resolvedLanguage" : null, "rssBody" : "Un <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\">Data Analyst</a> se distingue par une maîtrise approfondie de quatre domaines clés : \n\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">la gestion de bases de données,</li>\n<li aria-level=\"1\">le traitement et l’analyse des données, </li>\n<li aria-level=\"1\">leur visualisation,</li>\n<li aria-level=\"1\">et l’intégration des données via les API.</li>\n</ul>\nCes compétences sont cruciales pour transformer des quantités massives de données brutes en insights précieux qui pourront influencer les décisions stratégiques des organisations. Voici les outils de data analyse les plus utilisés. \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Les outils pour maîtriser l'accès et la gestion des données</h2>\nL'accès et la gestion des données constituent une partie cruciale du travail d'un data analyst. Cela implique de savoir comment extraire et manipuler les données, mais aussi de comprendre les systèmes de gestion de bases de données. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Python et R pour l’extraction et manipulation de données</h3>\nPython et R sont les piliers de l'extraction et de la manipulation de données. \nPython, avec ses bibliothèques comme <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" style=\"font-weight: bold;\">Pandas</a> et <a href=\"https://numpy.org/\" style=\"font-weight: bold;\">NumPy</a>, offre des structures de données et des fonctions d'analyse qui facilitent leur manipulation des données. 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Cela inclut l'automatisation des processus de données, l'utilisation du machine learning pour les prédictions, et le traitement des big data en temps réel. \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">Pour l’automatisation et le Machine Learning </h3>\nPour maximiser l'efficacité dans le traitement des données, les outils comme <a href=\"https://www.alteryx.com/fr/\" rel=\"noopener\">Alteryx</a> offrent des solutions puissantes d'automatisation qui réduisent les tâches répétitives et permettent aux analystes de se concentrer sur des analyses plus stratégiques. Alteryx permet de combiner des données de diverses sources, de les nettoyer et de les préparer pour l'analyse sans nécessiter de codage intensif. En parallèle, le machine learning est devenu un incontournable pour les analyses prédictives, où <a href=\"https://www.sas.com/fr_fr/software/visual-data-mining-machine-learning.html\" rel=\"noopener\">SAS</a> excelle. 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- Data
- Portrait
30/03/2020 Temps de lecture 2 min

Thomas, spécialiste Power BI, nous parle des opportunités sur le marché de la Data
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C’est lors de ce stage que j’ai pu découvrir l’offre Microsoft BI SQL Serveur et les différents modules SSIS, SSAS et SSRS.  \n Après mon stage de fin d’études, j’ai intégré les équipes Data de Keyrus Paris. À travers divers projets et missions pour des clients issus du secteur de la banque, du service ou du retail, je suis monté en compétences sur les technologies MS BI. Je me suis ainsi formé en autodidacte sur Power BI qui est une solution d’analytique métier qui vous permet de consulter vos données et de partager des insights au sein d’une organisation, ou de les intégrer à une application ou à un site web.  \n J’ai développé notre offre de services au sein de <a href=\"https://www.keyrus.com/fr/\">Keyrus</a> sur l’ensemble du territoire français. \n   \n <h3>Penses-tu que 2020 sera l'année de l'avènement de la Data ? </h3> \n La Data est depuis longtemps au coeur de beaucoup d’entreprises, elle est utilisée comme levier pour accroître la croissance et améliorer le pilotage. 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Crois-tu que l'on peut parler d'écosystème ?</h3> \n Paris reste l'une des villes les plus dynamiques, beaucoup d’entreprises cherchent à embaucher dans l’IT. \n Oui, on peut certainement parler d’écosystème, cela a toujours été le cas et cela n’est pas prêt de changer. \n   \n <h3>L’Internet des Objets (IoT) et l’Intelligence Artificielle (IA) seront-ils, selon toi, le futur de la data en France ? </h3> \n On en parle beaucoup dans la sphère technique, mais le nombre de clients qui mettent ces éléments en place ne sont finalement pas si nombreux que cela.  \n Il y a 3 cas bien distincts : \n <ul> \n <li>Les startups qui se montent sur les nouvelles technologies de pointe et qui basent leur business et leur développement sur l’IoT et l’IA.</li> \n <li>Les grandes entreprises qui investissent dans la R&D et qui ont des équipes dédiées pour intégrer ces technologies dans leurs systèmes existants</li> \n <li>Toutes les autres qui peinent déjà à transformer leur entreprise et qui font reposer une grosse partie de leur système d’information sur Excel. 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Là encore, il y a souvent un écart entre ce qu’on voudrait faire et les priorités business. \n   \n Pour ceux qui réfléchissent à évoluer (ou se reconvertir) dans le domaine de la Data et de la BI, découvrez nos formations <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-FR/formations/analyste-business-intelligence\" style=\"font-weight: bold;\">Analyste business intelligence</a> et <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-FR/formations/data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</a> ! \n N’hésitez pas à participer à nos <a href=\"https://www.eventbrite.fr/o/wild-code-school-paris-28569646343\" style=\"font-weight: bold;\">prochains Wild Breakfast</a>. \n </article> \n </section> \n </article> \n</section>", "postBodyRss" : "<section> \n <article id=\"article-content\"> \n <section> \n <article id=\"article-content\"> \n <h3>Bonjour Thomas, peux-tu te présenter en quelques mots ?</h3> \n Bien sur, je m’appelle <a href=\"https://www.linkedin.com/in/thomas-desgeorges-pbi-adict/\" style=\"font-weight: bold;\">Thomas Desgeorges</a>, à l’issue d’une prépa Maths Sup/Maths Spé, j’ai validé un diplôme d’ingénieur en Informatique et Finance de marché à l’EFREI, l’Ecole Française d’Electronique et d’Informatique, il y a déjà 6 ans.  \n \n J’ai effectué mon premier stage dans une filiale d’Orange (ALSY), je travaillais sur l’étude de l’offre de Big Data sur les technologies Microsoft. 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Crois-tu que l'on peut parler d'écosystème ?</h3> \n Paris reste l'une des villes les plus dynamiques, beaucoup d’entreprises cherchent à embaucher dans l’IT. \n Oui, on peut certainement parler d’écosystème, cela a toujours été le cas et cela n’est pas prêt de changer. \n   \n <h3>L’Internet des Objets (IoT) et l’Intelligence Artificielle (IA) seront-ils, selon toi, le futur de la data en France ? </h3> \n On en parle beaucoup dans la sphère technique, mais le nombre de clients qui mettent ces éléments en place ne sont finalement pas si nombreux que cela.  \n Il y a 3 cas bien distincts : \n <ul> \n <li>Les startups qui se montent sur les nouvelles technologies de pointe et qui basent leur business et leur développement sur l’IoT et l’IA.</li> \n <li>Les grandes entreprises qui investissent dans la R&D et qui ont des équipes dédiées pour intégrer ces technologies dans leurs systèmes existants</li> \n <li>Toutes les autres qui peinent déjà à transformer leur entreprise et qui font reposer une grosse partie de leur système d’information sur Excel. 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Là encore, il y a souvent un écart entre ce qu’on voudrait faire et les priorités business. \n   \n Pour ceux qui réfléchissent à évoluer (ou se reconvertir) dans le domaine de la Data et de la BI, découvrez nos formations <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-FR/formations/analyste-business-intelligence\" style=\"font-weight: bold;\">Analyste business intelligence</a> et <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-FR/formations/data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</a> ! \n N’hésitez pas à participer à nos <a href=\"https://www.eventbrite.fr/o/wild-code-school-paris-28569646343\" style=\"font-weight: bold;\">prochains Wild Breakfast</a>. \n </article> \n </section> \n </article> \n</section>", "rssSummary" : "<section> \n <article id=\"article-content\"> \n <section> \n <article id=\"article-content\"> \n <h3>Bonjour Thomas, peux-tu te présenter en quelques mots ?</h3> \n Bien sur, je m’appelle <a href=\"https://www.linkedin.com/in/thomas-desgeorges-pbi-adict/\" style=\"font-weight: bold;\">Thomas Desgeorges</a>, à l’issue d’une prépa Maths Sup/Maths Spé, j’ai validé un diplôme d’ingénieur en Informatique et Finance de marché à l’EFREI, l’Ecole Française d’Electronique et d’Informatique, il y a déjà 6 ans.  \n </article></section></article></section>", "rssSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/Special%20power.webp", "scheduledUpdateDate" : 0, "screenshotPreviewTakenAt" : 1725099987303, "screenshotPreviewUrl" : "https://cdn1.hubspot.net/hubshotv3/prod/e/0/d200dd48-fe10-48f7-ab83-c9c20546ce4b.png", "sections" : { }, "securityState" : "NONE", "siteId" : null, "slug" : "fr-fr/blog/thomas-specialiste-power-bi-nous-parle-des-opportunites-sur-le-marche-de-la-data", "stagedFrom" : null, "state" : "PUBLISHED", "stateWhenDeleted" : null, "structuredContentPageType" : null, "structuredContentType" : null, "styleOverrideId" : null, "subcategory" : "normal_blog_post", "syncedWithBlogRoot" : true, "tagIds" : [ 103173212302, 117718074966 ], "tagList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1685377876997, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 117718074966, "label" : "Portrait", "language" : "fr-fr", "name" : "Portrait", "portalId" : 2902314, "slug" : "portrait", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1685377876997 } ], "tagNames" : [ "Data & I.A.", "Portrait" ], "teamPerms" : [ ], "templatePath" : "", "templatePathForRender" : "MarkentivexWCS/templates/blog-post.html", "textToAudioFileId" : null, "textToAudioGenerationRequestId" : null, "themePath" : null, "themeSettingsValues" : null, "title" : "Thomas, spécialiste Power BI, nous parle des opportunités sur le marché de la Data", "tmsId" : null, "topicIds" : [ 103173212302, 117718074966 ], "topicList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1685377876997, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 117718074966, "label" : "Portrait", "language" : "fr-fr", "name" : "Portrait", "portalId" : 2902314, "slug" : "portrait", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1685377876997 } ], "topicNames" : [ "Data & I.A.", "Portrait" ], "topics" : [ 103173212302, 117718074966 ], "translatedContent" : { }, "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "tweet" : null, "tweetAt" : null, "tweetImmediately" : false, "unpublishedAt" : 0, "updated" : 1689243987299, "updatedById" : 50704370, "upsizeFeaturedImage" : false, "url" : "https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/blog/thomas-specialiste-power-bi-nous-parle-des-opportunites-sur-le-marche-de-la-data", "useFeaturedImage" : true, "userPerms" : [ ], "views" : 0, "visibleToAll" : null, "widgetContainers" : { }, "widgetcontainers" : { }, "widgets" : { "blog_post_caption" : { "body" : { "html" : "Aujourd’hui la Data est devenue l'outil indispensable de la compétitivité et de la croissance des entreprises dans différents secteurs d’activité. 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