Tableau Expert - Optimisation, Automatisation et Intégration

Exploiter pleinement les capacités avancées de Tableau pour gérer des analyses complexes, optimiser les performances et automatiser les processus.
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Objectifs de la formation

Tableau Expert - Optimisation, Automatisation et Intégration

Identifier et diagnostiquer les problèmes de performance dans Tableau 
Comparer et justifier les choix entre différentes stratégies d’optimisation
Développer et implémenter des automatisations via l'API Tableau et l'intégration avec Python/R

Pré-requis pour suivre cette formation

Maîtrise des fonctionnalités de base et intermédiaires de Tableau Desktop. Avoir déjà conçu plusieurs tableaux de bord dans un contexte professionnel.

A qui s'adresse cette formation ?

Analystes, développeurs BI, data analysts expérimentés, responsables data, professionnels de la donnée amenés à intégrer Tableau dans un écosystème data plus large.

Formations recommandées

Aucun programme supplémentaire n'est requis pour suivre cette formation.

Au programme de la formation
Tableau Expert - Optimisation, Automatisation et Intégration

Structuration des données et performance
  • Bonnes pratiques de modélisation dans Tableau
  • Utilisation de sources extraites vs connexions en direct
  • Cas d’usage selon la volumétrie et la fréquence d’actualisation
  • Démonstrations comparatives : Live vs Extract
Optimisation des calculs complexes
  • Calculs LOD (Level of Detail) : INCLUDE, EXCLUDE, FIXED
  • Fonctions de table : INDEX(), WINDOW_SUM(), RANK()
  • Réduction de la charge par pré-agrégation dans les sources
  • Impacts des filtres contextuels et des jointures sur la performance
Gestion des gros volumes de données
  • Hyper fichiers et partitions : gestion efficace
  • Utilisation de l'agrégation en amont (au niveau base de données)
  • Cas d’usage Big Data : Snowflake, Redshift, BigQuery
  • Astuces pour améliorer la latence sur des millions de lignes
Débogage et mesure de la performance
  • Utilisation de Performance Recorder
  • Lecture et interprétation des logs de performances
  • Techniques de profiling de dashboards
  • Diagnostic d’un tableau lent : approche systématique
Intégration avec Python et R
  • Introduction aux scripts R et Python dans Tableau (TabPy, Rserve)
  • Scénarios : scoring, clustering, prédiction
  • Exemple d’intégration d’un modèle de machine learning
  • Gestion des performances et sécurité des scripts externes
Automatisation avec Tableau Server / Online
  • Publication automatique de dashboards
  • Rafraîchissement programmé des données
  • Alerting et souscriptions intelligentes
  • Rôles, groupes, et sécurité d’accès
Utilisation des API Tableau
  • REST API : automatisation des tâches courantes (publication, refresh, permissioning)
  • Metadata API : documentation automatisée des dashboards
  • Tableau Extensions & JavaScript API : interactions personnalisées
  • Exemples de scripts Python pour la gestion de workflows
Industrialisation et monitoring des dashboards
  • Versioning et documentation des dashboards
  • Outils tiers pour la gouvernance : Tableau Catalog, external lineage
  • Surveillance de l’usage (dashboard usage tracking)
  • Mise en place d’un framework de qualité et de conformité

Méthode pédagogique

8 participants maximum, un poste par stagiaire et un support de cours est remis en fin de stage. La formation est constituée d'apports théoriques, de démonstrations et de mises en pratique basées sur des exercices (méthode démonstrative).

Accessibilité

Cette formation est accessible aux personnes en situation de handicap.

Modalité de validation des acquis

Évaluation continue des connaissances via des exercices et/ou ateliers et des acquis via un questionnaire en fin de formation. Attestation de fin de stage (certificat de réalisation). Émargement quotidien d'une feuille de présence.

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