Se former pour devenir data analyst demande un mélange de méthode, d’outils et d’exercices pratiques pour ancrer les compétences. Ce parcours met l’accent sur Excel, Power BI et SQL pour couvrir la préparation, la modélisation et la visualisation des données.
L’approche présentée privilégie des cas concrets repris des modules officiels et des ateliers guidés pour progresser rapidement. Cette progression débouche naturellement sur un condensé des points essentiels ci‑dessous.
A retenir :
- Maîtrise d’Excel avancée pour préparation et exploration de données
- Compétences Power BI pour création de rapports interactifs
- Connaissance solide de SQL pour extraction et jointures
- Certification PL-300 accessible après mise en pratique
Parcours Microsoft Learn et compétences clés pour un data analyst
Structure du parcours et outils principaux
Ce point décrit l’organisation du programme et les outils abordés durant chaque journée de formation. Selon Microsoft Learn, l’ordre pédagogique favorise d’abord la préparation, puis la modélisation et enfin la restitution des données.
Jour
Focus pédagogique
Outils
Jour 1
Introduction outils BI et Excel avancé
Excel, Power Query, Power Pivot
Jour 2
Requêtes et modèles relationnels
Power Query, Power Pivot, Power BI Desktop
Jour 3
DAX et mesures pour l’analyse
Power BI Desktop, DAX
Jour 4
Conception de rapports et publications
Power BI Service, Excel
Ce tableau synthétise le déroulé et repose sur les modules standards des parcours de formation reconnus. Selon France Compétences, la structuration par jour facilite la préparation à la certification PL-300.
Intégrer ces outils permet de couvrir la chaîne complète de la business intelligence et de la préparation des données. Le passage suivant approfondira l’application pratique avec des cas réels et des démonstrations.
Outils et usages :
- Préparation des données : Power Query et fonctionnalités d’Excel :
« J’ai transformé des fichiers hétérogènes en jeux utilisables en moins d’une journée »
Alexandre N.
De l’apprentissage aux cas pratiques : implémentation avec Excel et Power BI
Préparation et transformation des données avec Power Query
Ce volet explique les étapes concrètes pour nettoyer, fusionner et enrichir des sources multiples avant analyse. Selon Microsoft Learn, maîtriser les étapes appliquées et le langage M simplifie les automatisations répétitives.
Exemples concrets incluent l’import de fichiers CSV, la normalisation des formats et la suppression des valeurs aberrantes. En pratique, ces techniques réduisent le temps de préparation et augmentent la confiance dans les indicateurs produits.
Cas pratiques :
- Nettoyage de données issues de ventes pour analyses temporelles :
« Lors d’un atelier, j’ai automatisé l’import de trente fichiers mensuels en une seule requête »
Marine N.
Une vidéo présente la mise en œuvre pas à pas pour illustrer ces manipulations et montrer des astuces d’optimisation. La séquence suivante abordera la modélisation et la création de mesures en DAX pour exploiter ces données.
Vidéo tutorielle :
Modélisation et DAX pour l’analyse avancée
Ce point situe la création de modèles analytiques autour du schéma en étoile et des tables de faits et dimensions. Selon M2i Formation, l’apprentissage du DAX est essentiel pour produire des mesures robustes et réutilisables.
Compétence
Objectif
Exemple d’usage
Création de mesures DAX
Calculs temporels et ratios
Comparaison CA année sur année
Gestion du contexte
Contrôle des filtres et agrégations
Segmentation multi-niveaux
Modélisation relationnelle
Structurer tables faits/dimensions
Analyse par client et produit
Optimisation performance
Réduire temps de rafraîchissement
Partitions et agrégations
Des ateliers guidés permettent d’ajouter des mesures comme SUMX et CALCULATE puis d’interpréter les résultats. Ensuite, la mise en pratique prépare à la publication des rapports et à la gouvernance des accès.
De la production au partage : publication, sécurité et industrialisation
Publication dans Power BI Service et gouvernance
Ce segment traite de la publication, du rafraîchissement et de la sécurité des jeux de données dans le service Power BI. Selon Microsoft Learn, la mise en place de RLS dynamique protège les données sensibles lors du partage avec les parties prenantes.
Les bonnes pratiques comprennent la configuration de passerelles, l’actualisation incrémentielle et la documentation des modèles. Ces étapes réduisent les risques opérationnels et améliorent la maintenance des projets BI.
Points de gouvernance :
- Configuration RLS dynamique pour limitation d’accès aux lignes :
« Nous avons déployé un tableau de bord sécurisé pour cinq départements en moins d’une semaine »
Client N.
Certification, accès CPF et perspectives professionnelles
La formation prépare au passage de la certification Microsoft PL-300, incluse dans certaines offres pour valider les acquis. Selon France Compétences, la certification figure au registre et confirme les compétences en traitement, modélisation et visualisation des données.
Pour les financements, le Compte Personnel de Formation (CPF) peut couvrir jusqu’à cent pour cent des frais selon les droits acquis. Pour toute demande sur les formations IT et CPF, contacter cpf@m2iformation.fr ou appeler le 01 89 53 61 53.
- Modalités d’accès et financement CPF disponibles en ligne :
« Après la formation, j’ai trouvé un poste de data analyst en moins de trois mois »
Pauline N.
La préparation combine exercices pratiques, études de cas et simulations d’examen pour renforcer la confiance des candidats avant l’épreuve. Cette approche favorise l’employabilité et la capacité à produire des rapports exploitables en entreprise.
Source : France Compétences, « Détail de la certification RS 5445 », France Compétences, 2021 ; M2i Formation, « Programme Power BI », M2i Formation ; Microsoft, « Microsoft Learn », Microsoft Learn