Il s'agit du troisi猫me cours du Google Data Analytics Certificate. Ces cours vous permettront d鈥檃cqu茅rir les comp茅tences dont vous avez besoin pour postuler 脿 des emplois d鈥檃nalyste de donn茅es de niveau junior. Au fur et 脿 mesure que vous approfondissez votre compr茅hension des sujets des deux premiers cours, vous d茅couvrirez de nouveaux sujets qui vous aideront 脿 acqu茅rir des comp茅tences pratiques en analytique des donn茅es. Vous apprendrez 脿 utiliser des outils tels que des feuilles de calcul et SQL pour extraire et utiliser les bonnes donn茅es pour vos objectifs et 脿 organiser et prot茅ger vos donn茅es. Des analystes de donn茅es actuellement chez Google vous instruiront et vous fourniront des moyens pratiques d鈥檃ccomplir les t芒ches courantes des analystes de donn茅es, avec les meilleurs outils et ressources.
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Pr茅parer les donn茅es pour l'exploration
This course is part of Google Data Analytics Professional Certificate
Instructor: Google Career Certificates
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(49 reviews)
Recommended experience
What you'll learn
Expliquer les facteurs 脿 prendre en compte lors de la prise de d茅cisions concernant la collecte de donn茅es
Discuter de la diff茅rence entre les donn茅es partiales et impartiales
D茅crire les bases de donn茅es avec des r茅f茅rences 脿 leurs fonctions et composants
D茅crire les meilleures pratiques pour organiser les donn茅es
Skills you'll gain
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31 assignments
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
Build your Data Analysis expertise
- Learn new concepts from industry experts
- Gain a foundational understanding of a subject or tool
- Develop job-relevant skills with hands-on projects
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There are 6 modules in this course
Nous g茅n茅rons tous beaucoup de donn茅es dans notre vie quotidienne. Dans cette partie du cours, vous d茅couvrirez comment nous g茅n茅rons des donn茅es et comment les analystes d茅cident quelles donn茅es collecter pour faire une analyse. Vous d茅couvrirez 茅galement les donn茅es structur茅es et non structur茅es, les types de donn茅es et les formats de donn茅es lorsque vous commencerez 脿 r茅fl茅chir 脿 la fa莽on de pr茅parer vos donn茅es pour l'exploration.
What's included
9 videos10 readings8 assignments1 discussion prompt2 plugins
Lorsque les analystes de donn茅es travaillent avec des donn茅es, ils v茅rifient toujours que celles-ci sont impartiales et cr茅dibles. Dans cette partie du cours, vous apprendrez 脿 identifier les diff茅rents types de pr茅jug茅s dans les donn茅es et 脿 garantir la cr茅dibilit茅 de vos donn茅es. Vous d茅couvrirez 茅galement les donn茅es ouvertes et la relation entre l'茅thique des donn茅es et la confidentialit茅 des donn茅es, ainsi que leur importance.
What's included
12 videos4 readings6 assignments1 discussion prompt
Lorsque vous analysez des donn茅es, vous acc茅dez 脿 la plupart des donn茅es depuis une base de donn茅es. C'est l脿 que vivent les donn茅es. Dans cette partie du cours, vous apprendrez tout sur les bases de donn茅es, notamment comment y acc茅der et extraire, filtrer et trier les donn茅es qu'elles contiennent. Vous d茅couvrirez 茅galement les m茅tadonn茅es pour en d茅couvrir les diff茅rents types et comment les analystes les utilisent.
What's included
12 videos8 readings11 assignments1 plugin
De bonnes comp茅tences en organisation sont indispensables dans la plupart des types de travail, et il en est de m锚me en analyse des donn茅es. Dans cette partie du cours, vous apprendrez les meilleures pratiques pour organiser les donn茅es et assurer leur s茅curit茅. Vous apprendrez 茅galement comment les analystes utilisent les conventions de nommage de fichier pour mieux organiser leur travail.
What's included
4 videos4 readings4 assignments1 plugin
Avoir une pr茅sence en ligne forte peut 锚tre vraiment utile pour les demandeurs d'emploi de toutes sortes. Dans cette partie du cours, vous d茅couvrirez comment g茅rer votre pr茅sence en ligne. Vous d茅couvrirez 茅galement les avantages du r茅seautage avec d'autres professionnels de l'analyse de donn茅es.
What's included
6 videos3 readings1 assignment
Pr茅parez-vous au d茅fi du cours en passant en revue les termes et les d茅finitions du glossaire. Ensuite, d茅montrez votre connaissance du recueil, de l'茅thique et de la confidentialit茅 des donn茅es, ainsi que du pr茅jug茅 pendant le quiz. Vous aurez 茅galement l'occasion de mettre en pratique vos comp茅tences avec les feuilles de calcul et les fonctions SQL, ainsi qu'avec le filtrage et le tri. Enfin, s茅curisez et organisez les donn茅es avec les meilleures pratiques d'analytique des donn茅es.
What's included
1 video2 readings1 assignment
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Learner reviews
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Reviewed on Jul 17, 2024
The course has been very interesting and useful and explanations make things clear
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Frequently asked questions
Les donn茅es sont un ensemble de faits qui peuvent prendre de nombreuses et diff茅rentes formes, comme des chiffres, des images, des mots, des vid茅os, des observations, entre autres. Nous utilisons et cr茅ons des donn茅es tous les jours, comme lorsque nous diffusons une 茅mission ou une chanson, ou que nous publions sur les r茅seaux sociaux.
L鈥檃nalytique de donn茅es est la collecte, la transformation et l鈥檕rganisation de ces faits pour tirer des conclusions, faire des pr茅visions et permettre une prise de d茅cision 茅clair茅e.
La quantit茅 de donn茅es cr茅茅e chaque jour est 茅norme. Chaque fois que vous utilisez votre t茅l茅phone, recherchez quelque chose en ligne, diffusez de la musique, faites des achats avec une carte de cr茅dit, publiez sur les r茅seaux sociaux ou utilisez le GPS pour planifier un itin茅raire, vous cr茅ez des donn茅es. Les entreprises doivent continuellement adapter leurs produits, leurs services et leurs outils et strat茅gies commerciales pour r茅pondre 脿 la demande des consommateurs, et r茅agir aux tendances 茅mergentes. Pour cette raison, les profils d鈥檃nalyste de donn茅es sont recherch茅s et pay茅s de mani猫re comp茅titive.
Les analystes de donn茅es donnent un sens aux donn茅es et aux chiffres pour aider les entreprises 脿 prendre de meilleures d茅cisions commerciales. Ils pr茅parent, traitent, analysent et visualisent les donn茅es, d茅couvrant des mod猫les et des tendances et r茅pondant 脿 des questions cl茅s en cours de route. Leur travail permet 脿 leur 茅quipe 茅largie de prendre de meilleures d茅cisions commerciales.
Aucune exp茅rience pr茅alable des tableurs ou de l鈥檃nalytique de donn茅es n鈥檈st requise. Tout ce dont vous avez besoin, ce sont des math茅matiques de niveau secondaire et d鈥櫭猼re curieux de savoir comment les choses fonctionnent.
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