ARNAUD DIGBO

– Animation de formations Power BI et Ms Fabric (niveau débutant à avancé) en présentiel et distanciel – Conception de contenus pédagogiques aux besoins et profils des participants orientés métier. – Mise en oeuvre de l'approche pédagogique "Problem-Based Learning": les stagiaires apprennent en résolvant des cas concrets (débogage de pipelines rompus, optimisation de modèles de données et rapports lents, correction de mesures DAX erronées). – Intégration de modules dédiés à Copilot pour Power BI et Fabric: formation à l'ingénierie de prompt pour accélérer la génération de code DAX, la création de flux de données et l'analyse exploratoire automatisée. – Accompagnement aux certifications Microsoft (PL-300, DP-600, DP-700)

– Conception d'un schéma en étoile optimisé basé sur une matrice de bus pour l'unification des faits Exploitation (horaires) et Maintenance (comptage). – Implémentation de calculs de stocks cumulés (Running Totals) pour la charge à bord et de mesures d'écarts temporels (DATEDIFF) pour la ponctualité – Création de KPIs de corrélation multivariée entre la densité de passagers, la capacité théorique des rames et les retards de marche – Rédaction de la documentation technique (dictionnaire de données, lignage) et optimisation des performances de calcul du modèle (VertiPaq) – Livrables: Déploiement des rapports finaux, gestion de la recette (UAT) et rédaction de la documentation technique et du manuel utilisateur

– Nettoyage et transformation des données complexes avec Power Query (M) – Modélisation de données complexes issues de sources disparates (RH, CRM, Excel) – Création de mesures avancées en DAX pour le calcul des KPIs (taux d'absentéisme, marge brute par agent, taux de réussite aux examens) – Création de rapports interactifs avec filtres dynamiques (Slicers) et gestion de la sécurité à la ligne (RLS) pour restreindre l'accès aux données sensibles par responsable de secteur – Création de dashboards interactifs pour le suivi des taux de réussite aux examens de sécurité et le suivi des certifications (CQP, SSIAP) pour anticiper les renouvellements de cartes professionnelles.

– Unification des données budgétaires (Estimation vs Réel) issues de différents outils de gestion projet. – Modélisation de mesures DAX complexes pour le calcul de l'EAC (Estimate At Completion) et du delta budgétaire par lot de travaux – Développement de tableaux de bord de suivi d'avancement (S-Curves) croisant les données d'ingénierie (heures prévues vs réalisées) pour des projets en Raffinage et Nucléaire – Mise en place d'un pipeline de données connectant des exports d'outils de planification (type Primavera P6 / MS Project) avec des fichiers de suivi Excel – Nettoyage des données d'ingénierie via Power Query (traitement des données multi-devises et multi-sites).

– Analyse exploratoire de données avec Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn) – Nettoyage, préparation et structuration de jeux de données volumineux – Modélisation statistique et machine learning avec Scikit-learn – Construction de modèles de classification et de régression – Évaluation des performances (accuracy, precision, recall, RMSE) – Mise en production de notebooks et restitution des résultats métiers