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Tendances du marché, nouveautés Power BI, bonnes pratiques SQL et Python : tout ce qui fait évoluer le métier de Data Analyst.

SQL optimisation

5 techniques SQL pour optimiser vos requêtes et réduire les temps de traitement

Les index, les CTE, les fenêtres analytiques... Des techniques concrètes pour écrire du SQL performant sur de grands volumes de données.

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Pandas 2.0

Pandas 2.0 : ce que tout Data Analyst doit savoir sur la nouvelle version

Pandas 2.0 apporte des changements de performance majeurs grâce à PyArrow. Tour d'horizon des nouveautés et des migrations à prévoir.

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Freelance data analyst

Devenir Data Analyst freelance en 2026 : le marché, les tarifs, les pièges à éviter

Le marché du freelance data est en pleine croissance. Voici un état des lieux honnête du marché français, des TJM pratiqués et des erreurs classiques à éviter.

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Microsoft Fabric

Microsoft Fabric : la plateforme qui veut tout unifier. Vaut-il le coup en 2026 ?

Microsoft Fabric promet d'unifier data engineering, data science et BI dans une seule plateforme. Analyse critique après plusieurs mois d'utilisation terrain.

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DAX avancé

DAX avancé : maîtriser CALCULATE, FILTER et les contextes d'évaluation

Le DAX est la clé pour aller plus loin dans Power BI. Comprendre les contextes de ligne et de filtre est indispensable pour créer des mesures fiables et performantes.

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IA et Data Analyst

L'IA va-t-elle remplacer les Data Analysts ? Ce que dit vraiment le marché en 2026

Entre les promesses de l'IA générative et la réalité du terrain, où en est-on ? Les compétences qui restent irremplaçables et celles qu'il faut développer dès maintenant.

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