Dataiku DSS - initiation

• Comprendre l’environnement Dataiku DSS : découvrir l’interface, les notions de projet, de datasets, de recettes, et la logique des workflows visuels.
• Acquérir les compétences clés en data management : apprendre à connecter des sources de données (fichiers, bases de données, APIs), à les explorer, à effectuer des jointures, des filtres et des enrichissements.
• Maîtriser la préparation et la transformation des données : savoir structurer des pipelines de traitement (nettoyage, normalisation, agrégation), utiliser les fonctions avancées de Dataiku (formules, recettes Python ou SQL, fonctions window, etc.).
• Automatiser les traitements et gérer les scénarios : construire des chaînes de traitement reproductibles, planifier des exécutions, intégrer des variables de projet et paramétrer des scénarios pour industrialiser vos flux.
• Savoir créer et partager des analyses reproductibles : visualiser des résultats, construire des dashboards, et collaborer efficacement au sein d’un projet Dataiku.

• Découverte de l’interface et des fondamentaux
  • Présentation de l’environnement Dataiku DSS : projets, datasets, recettes, scénarios.
  • Tour d’horizon des principales briques : navigation, explorateur de données, schémas de flux
• Connexion et importation des données
  • Connexion à diverses sources : fichiers plats (CSV, Excel), bases de données (SQL), S3, APIs.
  • Création et gestion de datasets : aperçu, échantillonnage, types de colonnes et métadonnées
• Manipulation de données sans code
  • Nettoyage et enrichissement avec les recettes visuelles (filtre, tri, formules, fusion, pivot…).
  • Utilisation de jointures et d’unions pour croiser plusieurs sources de données.
  • Transformation de variables, création de colonnes conditionnelles, détection de doublons.
• Travaux pratiques
  • Construction pas à pas d’un premier pipeline de préparation de données.
  • Cas concret : importation, nettoyage et enrichissement de données multi-sources.

• Aller plus loin avec les recettes avancées
  • Utilisation des recettes SQL et Python pour répondre à des besoins spécifiques.
  • Découverte des fonctions window (rolling average, rangs, cumuls).
  • Création de variables projet pour automatiser les filtres et les chemins dynamiques.
• Automatisation et gestion des scénarios
  • Introduction aux scénarios Dataiku : déclencheurs, étapes, monitoring.
  • Création d’un flux automatisé de traitement et export de résultats.
  • Gestion des erreurs, logs et documentation des pipelines.
• Structuration de projets et collaboration
  • Organisation des projets : dossiers, versionnage, partage des objets.
  • Notions de reproductibilité et bonnes pratiques pour les équipes data.
  • Visualisation des résultats, mise en forme et publication de tableaux de bord simples.
• Mise en pratique finale
  • Mini-projet guidé : structuration d’un dataflow complet, traitement automatisé et restitution.
  • Adaptation de l’environnement à vos cas d’usage concrets (bases de données, reporting, API…).

Dataiku DSS - initiation

Formations courtes

accessibles à tous

7 participants

maximum par sessions

Niveau BAC +4