Objectifs pédagogiques
- Définir un Data Module sous Cognos Analytics
- Manipuler les données et les exploiter dans des rapports et des tableaux de bord.
Modalités et moyens pédagogiques
Formation délivrée en présentiel ou distanciel* (e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance).
Le formateur alterne entre méthode** démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation).
Variables suivant les formations, les moyens pédagogiques mis en oeuvre sont :
- Ordinateurs Mac ou PC (sauf pour les cours de l'offre Management), connexion internet fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour le distanciel)
- Environnements de formation installés sur les postes de travail ou en ligne
- Supports de cours et exercices
En cas de formation intra sur site externe à M2i, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatique...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.
* nous consulter pour la faisabilité en distanciel
** ratio variable selon le cours suivi
Niveau requis
Avoir quelques connaissances sur les outils de la suite IBM Cognos Analytics 11.
Public concerné
Débutant, intermédiaire, confirmé sur Cognos.
Programme
Concept du "Data Module"
Différences entre "Data Module" et "Framework Manager"
Les différentes sources de données utilisées par "Data Module" et leurs paramétrages
- Data server (SQL/NoSQL)
- Data Module
- Data set (ensemble de données)
- Fichier plat
- Package
- Cube
La modélisation avec "Data Module"
- Savoir modéliser, les concepts
- Créer des jointures
- Relier plusieurs sources de données
Créer des calculs simples et complexes
Créer des groupes de données
L'In-Memory avec le Data set
- Concept
- Les sources de données compatibles
- Le rafraichissement des données
- Les fonctionnalités du Data set
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Créer un rapport et un tableau de bord
- Avec des données issues de sources relationnelles
- Avec des données issues de sources hétérogènes (In-Memory)
- Introduction à la Data Science avec Cognos Analytics et utilisation de Jupyter notebook
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
