Maîtriser Tableau 2025 : Guide complet de la visualisation de données

Aperçu

This course is designed to take you from beginner to advanced. You’ll start with Tableau basics, exploring its interface, connecting to data sources, and creating your first worksheets.

As you progress, you’ll dive into real-world data visualization projects, mastering everything from bar charts and scatter plots to advanced dashboards.

Programme

• Introduction à Tableau
Comprendre l'interface de Tableau
Naviguer dans l'espace de travail de Tableau
Terminologie et concepts de base
• Connexion aux sources de données
Importer et gérer des données
Se connecter à divers formats de données
Préparation et nettoyage des données
• Création de feuilles de travail
Génération de visualisations de base
Comprendre les dimensions et les mesures
Utiliser les filtres et trier les données
• Techniques de visualisation
Créer des graphiques en barres et des graphiques linéaires
Construire des nuages de points et des cartes thermiques
Utiliser des graphiques en secteurs et des treemaps
• Tactiques de visualisation avancées
Maîtriser les graphiques à double axe et les graphiques combinés
Utiliser les calculs de Tableau (champs calculés, calculs de tableau)
Mettre en œuvre des filtres et des paramètres avancés
• Création de tableaux de bord
Concevoir des tableaux de bord interactifs
Mettre en œuvre des actions de tableau de bord
Optimiser les performances du tableau de bord
• Projets de visualisation de données réels
Analyser des données commerciales avec Tableau
Narration de données : construire un récit de données
Études de cas : applications et défis réels
• Fonctionnalités avancées de Tableau
Utiliser Tableau Prep pour le nettoyage des données
Exploiter Tableau Online et Tableau Server
Intégrer des services externes et des API
• Revue du cours et projet final
Directives et attentes pour le projet final
Révision par les pairs et critique
Récapitulation du cours et session de questions-réponses

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Enseigné par

Programming Hub: 40 million+ global students and Asmita Ranade

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Matières

Data Science