Combien de temps dure la formation ?

12,00 heure(s)

Dans quelle(s) langue(s) la formation est-elle donnée ?

Quand a lieu la prochaine session ?

21.10.2026

Voir détails

Où se déroule la formation ?

L'adresse sera fournie ultérieurement

Combien coûte la formation ?

1390,00€

Qui organise cette formation ?

Fondation créée en 2015 par la Chambre de Commerce et l’Association des Banques et Banquiers Luxembourg (ABBL), la House of Training est un organisme agréé de formation professionnelle continue qui s'engage à contribuer activement à la compétitivité et à l'attractivité du Luxembourg en développant les compétences de ceux qui font vivre son économie.

À qui s’adresse la formation ?

Personnes travaillant sur Power BI et voulant automatiser certains traitements de données.
Personnes travaillant avec Python et voulant intégrer des scripts Python dans Power BI.

Quels sont les prérequis ?

Maîtriser la création de dashboards avec Power BI
Bases de Python fortement recommandées

Quels sont les objectifs poursuivis ou les compétences visées ?

Cette formation propose d’exploiter tout le potentiel de Python dans Power BI afin d’enrichir et d’approfondir vos analyses de données. Vous apprendrez à préparer et configurer l’environnement technique, à automatiser des opérations de nettoyage avancées et à exploiter les bibliothèques Pandas, Matplotlib et Seaborn. Le programme aborde également la création de visualisations sophistiquées ainsi que l’intégration de modèles de machine learning directement au sein de vos rapports Power BI.

À l'issue de la formation, le participant sera capable de :

Installer l'environnement de travail et les librairies nécessaires pour réaliser le couplage technique entre Python et Power BI
Réaliser le traitement, le nettoyage et la manipulation de données en utilisant les fonctionnalités de la bibliothèque Pandas.
Construire des graphiques et des visualisations de données à l'aide des librairies Matplotlib et Seaborn.
Utiliser des scripts Python pour répondre à des cas d'usages spécifiques tels que le clustering K-means ou les requêtes API.