Il s'agit du troisième cours du Google Data Analytics Certificate. Ces cours vous permettront d’acquérir les compétences dont vous avez besoin pour postuler à des emplois d’analyste de données de niveau junior. Au fur et à mesure que vous approfondissez votre compréhension des sujets des deux premiers cours, vous découvrirez de nouveaux sujets qui vous aideront à acquérir des compétences pratiques en analytique des données. Vous apprendrez à utiliser des outils tels que des feuilles de calcul et SQL pour extraire et utiliser les bonnes données pour vos objectifs et à organiser et protéger vos données. Des analystes de données actuellement chez Google vous instruiront et vous fourniront des moyens pratiques d’accomplir les tâches courantes des analystes de données, avec les meilleurs outils et ressources.
Préparer les données pour l'exploration
通过 Coursera Plus 提高技能，仅需 239 美元/年（原价 399 美元）。立即节省
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初级
Aucune expérience des tableurs ou de données n’est requise. Tout ce dont vous avez besoin, ce sont des mathématiques de niveau secondaire.
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您将学到什么
Expliquer les facteurs à prendre en compte lors de la prise de décisions concernant la collecte de données
Discuter de la différence entre les données partiales et impartiales
Décrire les bases de données avec des références à leurs fonctions et composants
Décrire les meilleures pratiques pour organiser les données
您将获得的技能
您将学习的工具
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31 项作业
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累 Data Analysis 领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 通过 Google 获得可共享的职业证书
该课程共有6个模块
Nous générons tous beaucoup de données dans notre vie quotidienne. Dans cette partie du cours, vous découvrirez comment nous générons des données et comment les analystes décident quelles données collecter pour faire une analyse. Vous découvrirez également les données structurées et non structurées, les types de données et les formats de données lorsque vous commencerez à réfléchir à la façon de préparer vos données pour l'exploration.
涵盖的内容
9个视频10篇阅读材料8个作业1个讨论话题2个插件
9个视频•总计31分钟
- Introduction à l'exploration de données•4分钟
- Hallie : Des informations fascinantes sur les données•3分钟
- La collecte de données dans notre monde•4分钟
- Déterminer quelles données collecter•4分钟
- Découvrir les formats de données•5分钟
- Comprendre les données structurées•2分钟
- Savoir reconnaître le type de données avec lesquelles vous travaillez•4分钟
- Composants du tableau de données•2分钟
- Découvrir les données larges et longues•4分钟
10篇阅读材料•总计95分钟
- Programme de cours•10分钟
- Décider si vous devez prendre le parcours accéléré•10分钟
- Optionnel : Votre score au questionnaire de diagnostic et ce qu’il signifie•10分钟
- Choisir les bonnes données•10分钟
- Formats de données en pratique•10分钟
- La structure des données•10分钟
- Niveaux et techniques de modélisation des données•10分钟
- Comprendre la logique booléenne•10分钟
- Transformer les données•10分钟
- Glossaire : Termes et définitions•5分钟
8个作业•总计206分钟
- Optionnel : Vous connaissez l’analyse des données ? Répondez à notre questionnaire de diagnostic.•32分钟
- Tester vos connaissances sur la collecte de données•6分钟
- Auto-réflexion : Données non structurées•30分钟
- Testez vos connaissances sur les formats et structures de données•8分钟
- Activité pratique : Application d'une fonction•60分钟
- Activité pratique : Présentation de Kaggle•20分钟
- Testez vos connaissances sur les types de données, les champs et les valeurs•10分钟
- *Défi hebdomadaire 1*•40分钟
1个讨论话题•总计10分钟
- Rencontre et accueil•10分钟
2个插件•总计45分钟
- Rappel : La feuille de route de votre certificat en Analyse des données•15分钟
- Différenciation des types de données •30分钟
Lorsque les analystes de données travaillent avec des données, ils vérifient toujours que celles-ci sont impartiales et crédibles. Dans cette partie du cours, vous apprendrez à identifier les différents types de préjugés dans les données et à garantir la crédibilité de vos données. Vous découvrirez également les données ouvertes et la relation entre l'éthique des données et la confidentialité des données, ainsi que leur importance.
涵盖的内容
12个视频4篇阅读材料6个作业1个讨论话题
12个视频•总计36分钟
- Assurer l'intégrité des données•1分钟
- Partialité : Des questions aux conclusions•3分钟
- Données partiales et impartiales•2分钟
- Comprendre la partialité dans les données•4分钟
- Identifier les bonnes sources de données•3分钟
- Qu'est-ce qu'une « mauvaise » donnée ?•3分钟
- Introduction à l'éthique des données•5分钟
- Rappel facultatif - Alex : L'importance de l'éthique des données•3分钟
- Introduction à la confidentialité des données•2分钟
- Andrew : L'utilisation éthique des données•3分钟
- Caractéristiques des données ouvertes•4分钟
- Andrew : Étapes pour une utilisation éthique des données•3分钟
4篇阅读材料•总计35分钟
- Anonymisation des données•10分钟
- Le débat sur les données ouvertes•10分钟
- Sites et ressources pour les données ouvertes•10分钟
- Glossaire : Termes et définitions•5分钟
6个作业•总计124分钟
- Testez vos connaissances sur les données impartiales et objectives•4分钟
- Testez vos connaissances sur la crédibilité des données•8分钟
- Testez vos connaissances sur l'éthique et la confidentialité des données•6分钟
- Activité pratique : Jeux de données Kaggle•60分钟
- Testez vos connaissances sur les données ouvertes•6分钟
- *Défi hebdomadaire 2*•40分钟
1个讨论话题•总计10分钟
- Prise en compte de la partialité•10分钟
Lorsque vous analysez des données, vous accédez à la plupart des données depuis une base de données. C'est là que vivent les données. Dans cette partie du cours, vous apprendrez tout sur les bases de données, notamment comment y accéder et extraire, filtrer et trier les données qu'elles contiennent. Vous découvrirez également les métadonnées pour en découvrir les différents types et comment les analystes les utilisent.
涵盖的内容
12个视频8篇阅读材料11个作业1个插件
12个视频•总计48分钟
- Tout sur les bases de données•2分钟
- Caractéristiques des bases de données•4分钟
- Explorer les métadonnées•4分钟
- Utiliser les métadonnées en tant qu'analyste•4分钟
- Gestion des métadonnées•3分钟
- Megan : S’amuser avec les métadonnées•3分钟
- Travailler avec plus de sources de données•3分钟
- Importation de données à partir de feuilles de calcul et de bases de données•4分钟
- Tri et filtrage•6分钟
- Configurer BigQuery, y compris les options Sandbox et de facturation•4分钟
- Comment utiliser BigQuery•4分钟
- BigQuery en action•7分钟
8篇阅读材料•总计75分钟
- Les bases de données en analyse de données•10分钟
- Inspecter un jeu de données : Une visite guidée et pratique•10分钟
- Les métadonnées sont aussi importantes que les données elles-mêmes•10分钟
- D'une source externe à une feuille de calcul•10分钟
- Explorer les jeux de données publics•10分钟
- Utiliser BigQuery•10分钟
- Guide détaillé : Bonnes pratiques SQL•10分钟
- Glossaire : Termes et définitions•5分钟
11个作业•总计344分钟
- Tester vos connaissances sur le travail avec les bases de données•10分钟
- Tester vos connaissances sur les métadonnées•10分钟
- Tester vos connaissances sur l'accès aux sources de données•6分钟
- Activité pratique : Nettoyer les données dans les feuilles de calcul avec tri et filtrage•60分钟
- Auto-réflexion : Prendre en compte les bases de données et les feuilles de calcul pour le tri et le filtrage•20分钟
- Tester vos connaissances sur le tri et le filtrage•10分钟
- Activité pratique : Présentation de BigQuery•60分钟
- Activité pratique : Créer un tableau personnalisé dans BigQuery•60分钟
- Activité pratique : Appliquer SQL•60分钟
- Tester vos connaissances sur l'utilisation de SQL avec de grands jeux de données•8分钟
- *Défi hebdomadaire 3*•40分钟
1个插件•总计15分钟
- Primaires et étrangères •15分钟
De bonnes compétences en organisation sont indispensables dans la plupart des types de travail, et il en est de même en analyse des données. Dans cette partie du cours, vous apprendrez les meilleures pratiques pour organiser les données et assurer leur sécurité. Vous apprendrez également comment les analystes utilisent les conventions de nommage de fichier pour mieux organiser leur travail.
涵盖的内容
4个视频4篇阅读材料4个作业1个插件
4个视频•总计11分钟
- Ayez confiance en vos données•1分钟
- Soyons organisés•5分钟
- Tout ce qu’il faut savoir sur le nommage de fichier•3分钟
- Fonctionnalités de sécurité des tableurs•3分钟
4篇阅读材料•总计45分钟
- Lignes directrices de l'organisation•10分钟
- Journal d’apprentissage : Étudier la structure et les conventions de nommage de fichier•20分钟
- Équilibre entre sécurité et analytique•10分钟
- Glossaire : Termes et définitions•5分钟
4个作业•总计76分钟
- Tester vos connaissances sur la façon d'organiser les données•10分钟
- Auto-réflexion : Protéger vos ressources•20分钟
- Tester vos connaissances sur la sécurisation de vos données•6分钟
- *Défi hebdomadaire 4*•40分钟
1个插件•总计15分钟
- Méthodes de nommage et d'organisation efficaces•15分钟
Avoir une présence en ligne forte peut être vraiment utile pour les demandeurs d'emploi de toutes sortes. Dans cette partie du cours, vous découvrirez comment gérer votre présence en ligne. Vous découvrirez également les avantages du réseautage avec d'autres professionnels de l'analyse de données.
涵盖的内容
6个视频3篇阅读材料1个作业
6个视频•总计17分钟
- Gérer votre présence en tant qu'analyste de données•1分钟
- Pourquoi une présence en ligne est importante•3分钟
- Conseils pour améliorer votre présence en ligne•4分钟
- Savoir-faire en réseautage•2分钟
- Avantages du mentorat•4分钟
- Rachel : Les mentors sont essentiels•3分钟
3篇阅读材料•总计30分钟
- Démarrer avec LinkedIn•10分钟
- Créer des connexions sur LinkedIn•10分钟
- Développer un réseau•10分钟
1个作业•总计20分钟
- Auto-réflexion : Ajouter Kaggle à votre présence en ligne•20分钟
Préparez-vous au défi du cours en passant en revue les termes et les définitions du glossaire. Ensuite, démontrez votre connaissance du recueil, de l'éthique et de la confidentialité des données, ainsi que du préjugé pendant le quiz. Vous aurez également l'occasion de mettre en pratique vos compétences avec les feuilles de calcul et les fonctions SQL, ainsi qu'avec le filtrage et le tri. Enfin, sécurisez et organisez les données avec les meilleures pratiques d'analytique des données.
涵盖的内容
1个视频2篇阅读材料1个作业
1个视频•总计1分钟
- Félicitations ! Résumé du cours•1分钟
2篇阅读材料•总计5分钟
- Glossaire : Termes et définitions•5分钟
- À suivre...•0分钟
1个作业•总计50分钟
- *Défi du cours*•50分钟
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Grow with Google is an initiative that draws on Google's decades-long history of building products, platforms, and services that help people and businesses grow. We aim to help everyone – those who make up the workforce of today and the students who will drive the workforce of tomorrow – access the best of Google’s training and tools to grow their skills, careers, and businesses.
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已于 Jul 16, 2024审阅
The course has been very interesting and useful and explanations make things clear
常见问题
Les données sont un ensemble de faits qui peuvent prendre de nombreuses et différentes formes, comme des chiffres, des images, des mots, des vidéos, des observations, entre autres. Nous utilisons et créons des données tous les jours, comme lorsque nous diffusons une émission ou une chanson, ou que nous publions sur les réseaux sociaux.
L’analytique de données est la collecte, la transformation et l’organisation de ces faits pour tirer des conclusions, faire des prévisions et permettre une prise de décision éclairée.
La quantité de données créée chaque jour est énorme. Chaque fois que vous utilisez votre téléphone, recherchez quelque chose en ligne, diffusez de la musique, faites des achats avec une carte de crédit, publiez sur les réseaux sociaux ou utilisez le GPS pour planifier un itinéraire, vous créez des données. Les entreprises doivent continuellement adapter leurs produits, leurs services et leurs outils et stratégies commerciales pour répondre à la demande des consommateurs, et réagir aux tendances émergentes. Pour cette raison, les profils d’analyste de données sont recherchés et payés de manière compétitive.
Les analystes de données donnent un sens aux données et aux chiffres pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions commerciales. Ils préparent, traitent, analysent et visualisent les données, découvrant des modèles et des tendances et répondant à des questions clés en cours de route. Leur travail permet à leur équipe élargie de prendre de meilleures décisions commerciales.
Aucune expérience préalable des tableurs ou de l’analytique de données n’est requise. Tout ce dont vous avez besoin, ce sont des mathématiques de niveau secondaire et d’être curieux de savoir comment les choses fonctionnent.
Vous n’avez pas besoin d’être un excellent mathématicien pour réussir le certificat. Il suffit d’être curieux et ouvert à l’apprentissage avec les chiffres (le langage des analystes de données). Être un bon analyste de données n’implique pas que les mathématiques ; il s’agit de poser les bonnes questions, trouver les meilleures sources pour répondre efficacement à vos questions et illustrer clairement vos résultats dans des visualisations.
Les participants peuvent choisir eux-mêmes la plateforme qu’ils souhaitent utiliser tout au long du programme, Google Sheets ou Microsoft Excel. Le choix en revient entièrement au participant, et toutes les activités du cursus peuvent s’effectuer sur l’une ou l’autre de ces plateformes.
Vous apprendrez à utiliser des outils et des plateformes d’analyse tels que des tableurs (Google Sheets ou Microsoft Excel), SQL, des outils de présentation (Powerpoint ou Google Slides), Tableau, RStudio et Kaggle.
Vous apprendrez l’ensemble des compétences requises pour devenir analyste de données junior ou associé dans le Google Data Analytics Certificate. Les analystes de données savent comment poser la bonne question ; préparer, traiter et analyser les données pour obtenir des informations clés ; partager efficacement leurs conclusions avec leurs partenaires ; et fournir des recommandations fondées sur les données pour des actions réfléchies.
Vous apprendrez ces compétences pratiques dans notre programme de certification grâce à des contenus interactifs (invites de discussion, questionnaires et activités) en moins de six mois, avec moins de 10 heures d’étude flexibles par semaine. En cours de route, vous étudierez un programme conçu avec la contribution des meilleurs employeurs et des leaders du secteur, tels que Tableau, Accenture et Deloitte. Vous aurez même l’occasion de réaliser une étude de cas que vous pourrez présenter à de potentiels employeurs pour mettre en valeur vos nouvelles compétences.
Une fois que vous aurez validé le programme, vous aurez accès à des ressources de recherche d’emplois et serez directement en contact avec les employeurs qui recrutent à un niveau junior en analytique de données.
Ce programme enseigne le langage de programmation open source R. R est un excellent point de départ pour l’analyse des données fondamentale et offre aux débutants des packages utiles à appliquer à leurs projets. Le programme d’études ne couvre pas Python, mais nous vous encourageons à explorer Python à la fin du programme si vous souhaitez poursuivre votre parcours d’apprentissage.
Nous recommandons fortement de suivre les cours dans l’ordre présenté, car le contenu de chaque cours s’appuie sur les connaissances acquises lors des cours précédents.
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