FORMATION MICROSOFT POWER BI ET CERTIFICATION POWER BI DATA ANALYST ASSOCIATE AU CAMEROUN 

CONTENU DE LA FORMATION   

MODULE 1 — INTRODUCTION À LA BUSINESS INTELLIGENCE & POWER BI

Objectif : comprendre la BI en entreprise et démarrer efficacement sur Power BI.

• Leçon 1 — Comprendre la BI en entreprise Définitions et objectifs de la BI, évolution des systèmes décisionnels, BI opérationnelle vs stratégique, principaux cas d’usage métiers (finance, RH, ventes, logistique, production), limites d’Excel et des reportings traditionnels, panorama des outils BI modernes et positionnement de Power BI.
• TP : identifier des cas d’usage BI dans son entreprise.
• Leçon 2 — Prise en main de Power BI Présentation de l’écosystème Power BI (Desktop/Service/Mobile/Gateway), installation, découverte de l’interface, méthodologie de réalisation d’un projet Power BI, importation de données, création de visuels, sauvegarde et publication.
• TP : créer un premier rapport simple.

Projet Module 1 : mini-dashboard d’analyse de ventes (CA, Top clients, Top produits).

MODULE 2 — PRÉPARATION ET TRANSFORMATION DES DONNÉES (POWER QUERY)

Objectif : transformer des données brutes en données fiables, prêtes pour l’analyse.

• Leçon 1 — Nettoyage des données Import multi-sources (Excel/CSV/Web/SQL), gestion des types, suppression des doublons, traitement des valeurs manquantes, normalisation et standardisation (texte, dates, nombres), règles de qualité et bonnes pratiques.
• TP : nettoyer un fichier clients.
• Leçon 2 — Structuration et consolidation Fusion et ajout de tables, colonnes personnalisées et conditionnelles, regroupements/agrégations, organisation des données (hiérarchies), optimisation de la taille des tables et préparation d’une table consolidée exploitable pour le modèle.
• TP : créer une table consolidée.
• Leçon 3 — Automatisation, sécurité et maintenance du pipeline Lecture et amélioration des étapes Power Query, initiation au langage M, paramètres avancés, fonctions (notions), documentation des transformations, gestion des erreurs de flux, principes d’actualisation et automatisation.
• TP : pipeline automatique sur un dossier de ventes.

Projet Module 2 : pipeline complet ventes + clients + produits.

Module 3 — Modélisation de données

Objectif : construire un modèle robuste, maintenable et performant (scalable).

• Leçon 1 — Fondamentaux de la modélisation Principes d’un modèle de données, schéma en étoile vs flocon, identification des faits et dimensions, création et gestion des relations (auto et manuel), structuration du modèle pour l’analyse.
• TP : construire un premier modèle.
• Leçon 2 — Relations et table de dates Gestion des relations (1:1, 1:N, N:N), directions de filtres, relations actives/inactives, intégrité référentielle, résolution des ambiguïtés, mise en place d’une table de dates et bonnes pratiques de filtrage temporel.
• TP : table de dates + relations.
• Leçon 3 — Optimisation et sécurité du modèle Bonnes pratiques colonnes calculées vs mesures, réduction de la taille du modèle, performance sur grands volumes, documentation, sécurité RLS et principes de gouvernance.
• TP : RLS sur un modèle régional.

Projet Module 3 : modèle multi-filiales complet.

MODULE 4 — ANALYSE AVEC DAX

Objectif : créer des indicateurs fiables et puissants, adaptés aux besoins métiers.

• Leçon 1 — Bases de DAX Mesures vs colonnes calculées, fonctions fondamentales, contextes (filtre/ligne), logique de calcul, CALCULATE et variables, premières mesures business (CA, marge, etc.).
• TP : CA total, marge brute.
• Leçon 2 — DAX avancé & Time Intelligence Fonctions temporelles, filtrage avancé, logique conditionnelle (IF/SWITCH), gestion des relations dans les calculs, mesures dynamiques, classement et analyses statistiques, méthodes de debug et optimisation.
• TP : comparaison CA N / N-1.
• Leçon 3 — Construction de KPI métiers Mise en place de KPI par domaines (finance, RH, marketing, logistique, production) et lecture des résultats ; structuration d’un dashboard multi-KPI et interprétation pour la décision.
• TP : dashboard sectoriel.

Projet Module 4 : dashboard avec KPI dynamiques (10 indicateurs clés).

MODULE 5 — VISUALISATION & STORYTELLING

Objectif : produire des rapports clairs, convaincants et exploitables par les décideurs.

• Leçon 1 — Principes de visualisation Choix des graphiques selon l’objectif, règles de lisibilité, usage des couleurs et formats, accessibilité, erreurs fréquentes, principes de storytelling et de hiérarchisation de l’information.
• TP : améliorer un dashboard existant.
• Leçon 2 — Interactivité et navigation Drill-down / drill-through, tooltips personnalisés, segments et filtres, boutons, signets, structuration multi-pages et parcours utilisateur optimisé.
• TP : rapport interactif multi-pages.
• Leçon 3 — Communication et présentation des résultats Adapter un rapport à l’audience (opérationnel/exécutif), construire une présentation “comité”, mettre en avant les insights, préparer et animer une restitution en live.
• TP : simulation de présentation comité.

Projet Module 5 : dashboard exécutif multi-perspectives.

MODULE 6 — DÉPLOIEMENT & GOUVERNANCE

Objectif : publier, sécuriser, maintenir et organiser Power BI dans un contexte d’entreprise.

• Leçon 1 — Power BI Service : publication & exploitation Workspaces, publication, datasets, actualisations planifiées, gestion de versions, monitoring de performances et bonnes pratiques d’exploitation.
• TP : publier et automatiser un rapport.
• Leçon 2 — Sécurité et gouvernance RLS en pratique, permissions et rôles, partage sécurisé, principes de gouvernance des données, conformité (RGPD) et bonnes pratiques BI.
• TP : accès différencié selon rôle.
• Leçon 3 — Intégration & collaboration Intégration avec Teams et SharePoint, analyse dans Excel, notions d’embedded, export et diffusion (PDF automatisés), travail multi-départements et collaboration.
• TP : créer un rapport collaboratif dans Teams.

Projet Module 6 : environnement Power BI d’entreprise simulé.

Module 7 — Projet final intégrateur

Objectif : livrer un projet complet et présentable en conditions professionnelles.

• Étape 1 : collecte multi-sources (Excel, SQL, SharePoint)
• Étape 2 : nettoyage et transformation (Power Query)
• Étape 3 : modélisation robuste (schéma et relations)
• Étape 4 : KPI & mesures DAX
• Étape 5 : déploiement, restitution et présentation type comité