Académie Maverick

Exploration de ce qu’il est possible de faire à partir de données déjà prêtes. À la fin, vous serez mieux outillés pour créer des tableaux de bord de base à l’aide de Power BI Desktop.

Découverte d’un engin de traitement de données qui se cache dans Excel et Power BI. Power Query permet de se connecter à une multitude de sources de données et d’enregistrer les étapes de transformation. On peut ainsi facilement automatiser le rafraîchissement de vos données.

Quoiqu’il est possible de créer des rapports Power BI à une seule table, les modèles relationnels permettent de définir plusieurs tables avec des relations entre elles. C’est une fonctionnalité clé qui favorise la performance et l’organisation de vos données.

Le langage DAX, qui ressemble beaucoup aux formules Excel, est un outil puissant qui utilise votre modèle relationnel pour définir des calculs dynamiques dans votre tableau de bord.

On crée des tableaux de bord pour que nos utilisateurs les consultent. Plusieurs fonctionnalités de Power BI peuvent rendre l’expérience agréable et engageante et intégrant des notions d’interactivité.

L’utilisation de Power Automate permet d’aller encore plus loin dans la gestion de votre solution Power BI, comme en permettant aux utilisateurs de déclencher un rafraîchissement, une exportation ou un ajout de données..

La meilleure façon de tirer profit de Power BI est de permettre à vos utilisateurs d’y accéder de n’importe où. C’est ce qui est possible de faire à l’aide de Power BI Service. Vous pourrez aussi organiser le rafraîchissement automatique des tableaux de bord et sauver du temps de compilation.

Exploration de ce qu’il est possible de faire à partir de données déjà prêtes. À la fin, vous serez mieux outillés pour créer des tableaux de bord de base à l’aide de Power BI Desktop.

Le contrôle statistique de procédés consiste à mettre en place des cartes de contrôle utilisant des principes mathématiques simples. Un ensemble de règles vous informera si un changement significatif s’est produit.

Les plans d’expérience (Design of experiments - DOE) servent à maximiser vos chances de conclure lorsque vous effectuer des tests sur le plancher. Au lieu de s’en tenir à tester un facteur à la fois, elle procure une méthodologie pour quantifier l’effet de plusieurs facteurs et leurs interactions.

Avec cette formation, vous deviendrez familier avec les types de modèles de régression couramment utilisés et serez en mesure d’interpréter les résultats de l’application d’un modèle, d’en connaître les limitations et d’en tirer des conclusions.

Certaines techniques de modélisation sont conçues spécifiquement pour être appliquées sur un signal qui évolue dans le temps. Elles permettent d’extrapoler et prédire qu’un bris pourrait survenir, ou que la demande surpassera votre capacité.

L’apprentissage non supervisé (clustering) consiste à découvrir des regroupements naturels dans vos données. Elle sert à détecter des pièces qui se comportent de la même façon, ou des clients qui achètent des produits similaires ou visionnent les mêmes catégories de films.

Les réseaux de neurones ont la cote. Il devient important pour les scientifiques et ingénieurs de comprendre comment ils fonctionnent et dans quelles situations ils peuvent surpasser les modèles statistiques traditionnels.