Formations Bureautique Microsoft 365 Formation Power Query : Préparez vos données sur Excel et Power BI

Formation Power Query

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formation power query
Prix 1390€ HT / personne
Durée 2 jours ( 14 heures )

Paris | à distance | FNE

Il ne reste que quelques places
NewCafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Je ne veux pas me déplacer ? Option classe virtuelle gratuite

Présentation

Power Query est l’outil d’automatisation de données le plus puissant d’Excel. En effet, grâce à cet outil, vous pourrez importer des données provenant de plusieurs sources différentes (serveur SQL, xml, json…) ainsi que les préparer efficacement pour vos besoins métiers.

Le gain de temps est le principal bénéfice de Power Query. L’outil réduit le nombre de tâches manuelles comme les « copier-coller », il permet également de rafraîchir vos données rapidement en quelques clics.

De plus, Power Query est réutilisable, car il n’affecte pas votre fichier original. Il peut être réutilisé en effectuant le moins de modifications possibles, ce qui permet un gain en productivité exceptionnel.

Notre formation Power Query vous montrera comment connecter des données provenant de diverses sources, vous découvrirez la préparation de données, le langage M ainsi que les bonnes pratiques pour construire des requêtes performantes.

Durant ce cours, vous apprendrez par ailleurs, l’analyse de texte ainsi que l’association entre Power Query et Power BI.

 

Objectifs

  • Découvrir les bonnes pratiques pour effectuer des requêtes avec Power Query
  • Découvrir le langage M
  • Savoir connecter différentes sources
  • Savoir préparer ses tables et ses données avec Power Query
  • Pouvoir utiliser Power Query sur Excel et Power BI

 

Public visé

Utilisateurs d’Excel.

 

Pré-requis

Maîtrise des fonctionnalités basiques d’Excel.

Programme de notre formation Power Query

 

Introduction à Power Query

  • Qu’est-ce que Power Query ?
  • Où se trouve Power Query sur Excel et quand l’utiliser ?
  • Présentation de l’interface de Power Query Editor
  • Gérer l’aperçu des données
  • Gérer les colonnes
  • La vue schéma et la vue diagramme

 

Connexion des données

  • Comprendre les connecteurs et les types de connexions
  • Chargement de données provenant d’un serveur SQL
  • Charger des fichiers xml, json et csv
  • Chargement de données provenant du web
  • Joindre plusieurs tables
  • Comment joindre des tables à grande échelle ?

 

Data Preparation

  • Modifier les requêtes créées
  • Modifier les colonnes
  • Data transformation
    • Changer les valeurs de texte
    • Triage et filtrage
    • Supprimer les doublons
    • Utiliser la commande fill
    • Formater ses données

 

Pivoter les tables

  • Créer les PivotTables et les PivotCharts
  • Utiliser les slicers avec vos PivotTables
  • Pivoter une table sans aggregation

 

Le langage M

  • Les bonnes pratiques pour apprendre M
  • Les différences entre M et DAX
  • La syntaxe M
  • Utilise-les #shared pour explorer les fonctions
  • L’expression let
  • Les différents types M
  • Utiliser les conditions
  • Créer des fonctions
  • L’expression each
  • Les boucles
  • Debugging

 

Construire de bonnes requêtes

  • Les bonnes pratiques
  • Les erreurs à éviter
    • Ignorer la barre de formule
    • Ne pas prendre en compte les types
    • Les mauvais filtrages
    • Mauvais usage des colonnes
  • Optimiser les performances de Power Query

 

Analyse de texte

  • Recherche de mot clés
  • Utiliser le produit cartésien
  • La recherche statique
  • Les fonctions personnalisées
  • Filtrer les « stop words »
  • Traduction
  • Sentiment Analysis

 

Power Query et Power BI

  • Partage et utilisation des requêtes partagées
  • Gestion des requêtes partagées dans le catalogue de données sur Power BI
  • Rafraîchissement des données sur Power BI
  • Utiliser Power Query sur Power BI

Pour aller plus loin

Formation Excel Opérationnel

Formation Power BI

Formation Power BI Avancé

Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
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    • Toulon
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  • Belgique
    • Bruxelles
    • Liège
  • Suisse
    • Genève
    • Zurich
    • Lausanne
  • Luxembourg

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