Qu’est-ce que l’analytique des données ?

Les données sont un ensemble de faits qui peuvent prendre de nombreuses formes différentes, comme des chiffres, des images, des mots, des vidéos et 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 des 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.

Pourquoi commencer une carrière dans l’analytique des données ?

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, leurs outils et leurs stratégies commerciales pour répondre à la demande des consommateurs et réagir aux tendances émergentes. C’est pour cette raison que 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 des données, découvrant des modèles et des tendances et répondant à des questions clés en cours de route. Leur travail permet à l’ensemble de leur équipe de prendre de meilleures décisions commerciales.

Pourquoi s’inscrire au Certificat Google d’analytique des données ?

Vous apprendrez l’ensemble des compétences requises pour devenir analyste de données junior ou associé grâce au Certificat Google d’analytique des données. 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 flexible 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’emploi et serez directement en contact avec les employeurs qui recrutent à un niveau junior en analytique des données.

Quelle est l’expérience requise ?

Aucune expérience préalable des feuilles de calcul ou de l’analytique des données n’est requise. Tout ce dont vous avez besoin, ce sont des mathématiques de niveau secondaire et d’être curieux de la manière dont les choses fonctionnent.

Doit-on maîtriser les mathématiques pour réussir ce certificat ? Body:

Vous n’avez pas besoin d’être un excellent mathématicien pour réussir le certificat. La curiosité et l’ouverture à l’apprentissage avec les chiffres (le langage des analystes de données) suffisent. Être un bon analyste de données n’implique pas que les mathématiques ; il s’agit de poser les bonnes questions, de trouver les meilleures sources pour répondre efficacement à vos questions et d’illustrer clairement vos résultats dans des visualisations.

Quels outils et plateformes sont enseignés dans le programme d’études ?

Vous apprendrez à utiliser des outils et des plateformes d’analyse tels que des feuilles de calcul (Google Sheets ou Microsoft Excel), SQL, des outils de présentation (Powerpoint ou Google Slides), Tableau, RStudio et Kaggle.

Allez-vous enseigner R ou Python ?

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 packs 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.

Quelle plateforme de “feuille de calcul” est enseignée ?

Les participants peuvent choisir eux-mêmes la plateforme qu’ils souhaitent utiliser tout au long du programme, Google Sheets ou Microsoft Excel. 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.

Faut-il suivre chaque cours dans l’ordre ?

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.

When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I subscribe to this Certificate?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Analyse de données avec la programmation R

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Analyse de données avec la programmation R

Ce cours fait partie de Certificat Professionnel Google Data Analytics

Instructeur : Google Career Certificates

2 775 déjà inscrits

Inclus avec

5 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

36 avis

niveau Débutant

Expérience recommandée

Planning flexible

4 semaines à 10 heures une semaine

Apprenez à votre propre rythme

98%

La plupart des étudiants ont apprécié ce cours

5 modules

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36 avis

niveau Débutant

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4 semaines à 10 heures une semaine

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Ce que vous apprendrez

Décrire le langage de programmation R et son environnement de programmation
Montrer que l’on comprend le formatage de base R Markdown pour créer une structure et mettre en valeur le contenu
Décrire les options de génération de visualisations dans R
Expliquer les concepts fondamentaux associés à la programmation dans R

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistical Programming
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Data Structures
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Tidyverse (R Package)
Catégorie : Development Environment

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : R Programming
Catégorie : R (Software)

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

41 devoirs

Enseigné en Français

91% of learners achieved a positive career outcome

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Élaborez votre expertise en Data Analysis

Ce cours fait partie de la Certificat Professionnel Google Data Analytics

Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à ce Certificat Professionnel.

Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Google

Il y a 5 modules dans ce cours

Ce cours est le septième du Google Data Analytics Certificate. Ces cours vous permettront d’acquérir les compétences dont vous avez besoin pour postuler les emplois d’analyste de données de niveau junior. Dans ce cours, vous découvrirez le langage de programmation R. Vous découvrirez comment utiliser RStudio, l'environnement qui vous permet de travailler avec R. Ce cours abordera également les applications logicielles et les outils spécifiques à R, tels que les packs R. Vous découvrirez comment R vous permet de nettoyer, d'organiser, d'analyser, de visualiser et d’élaborer des rapports de données de manière nouvelle et plus efficace. 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.

Les participants qui terminent cette formation certifiante seront préparés à postuler des emplois d’analyste de données de niveau junior. Aucune expérience préalable n’est nécessaire. D’ici la fin de ce cours, vous : - Examinerez les avantages de l'utilisation du langage de programmation R. - Découvrirez comment utiliser RStudio afin d’appliquer R à votre analyse. - Découvrirez les concepts fondamentaux associés à la programmation dans R. - Examinerez le contenu et les composants des packs R, y compris le pack Tidyverse. - Comprendrez les trames de données et leur utilisation dans R. - Découvrirez les options de génération de visualisations dans R - Apprendrez R Markdown pour documenter la programmation R.

Détails du module

R est un langage de programmation qui peut vous aider dans votre processus d'analyse de données. Dans cette partie du cours, vous découvrirez R et RStudio, l'environnement que vous utiliserez pour travailler avec R. Vous examinerez les avantages de l'utilisation de R et de RStudio ainsi que les composants de RStudio qui vous aideront à démarrer.

Inclus

6 vidéos8 lectures8 devoirs2 sujets de discussion1 plugin

6 vidéosTotal 36 minutes

Introduction au monde passionnant de la programmation6 minutes
S'amuser avec R6 minutes
Carrie : Démarrer avec R4 minutes
Langages de programmation5 minutes
Introduction à R 6 minutes
Introduction à RStudio 8 minutes

8 lecturesTotal 85 minutes

Programme du cours10 minutes
Le débat R contre Python10 minutes
Journal d’apprentissage : Se préparer à découvrir R20 minutes
Les moyens d'apprendre la programmation10 minutes
Des feuilles de calcul de SQL à R 10 minutes
Quand utiliser RStudio10 minutes
Se connecter à d'autres analystes de la communauté R10 minutes
Glossaire : Termes et définitions5 minutes

8 devoirsTotal 312 minutes

Défi hebdomadaire 140 minutes
Auto-réflexion : Poser une question20 minutes
Activité pratique facultative : Télécharger et installer R60 minutes
Activité pratique facultative : Console R60 minutes
Testez vos connaissances sur les langages de programmation6 minutes
Activité pratique : Accès cloud à Posit 60 minutes
Activité pratique facultative : Démarrer dans RStudio Desktop60 minutes
Testez vos connaissances en programmation avec RStudio6 minutes

2 sujets de discussionTotal 20 minutes

Rencontre et accueil10 minutes
R&R...Studio! 10 minutes

1 pluginTotal 15 minutes

Rappel : la feuille de route de votre Google Data Analytics Certificate15 minutes

L'utilisation de R peut vous aider à réaliser vos analyses de manière efficace et efficiente. Dans cette partie du cours, vous explorerez les concepts fondamentaux associés à R. Vous découvrirez les fonctions et les variables pour les calculs et autres programmations. En outre, vous découvrirez les packs R, qui sont des collections de fonctions, de code et d'échantillons de données R que vous utiliserez dans RStudio.

Inclus

8 vidéos8 lectures7 devoirs1 sujet de discussion1 plugin

8 vidéosTotal 48 minutes

Programmation à l'aide de RStudio3 minutes
Principes fondamentaux de la programmation9 minutes
Opérateurs et calculs6 minutes
Le cadeau qui continue à donner4 minutes
Bienvenue dans le tidyverse6 minutes
En savoir plus sur le tidyverse 6 minutes
Travailler avec des pipes10 minutes
Connor : Conseils de codage5 minutes

8 lecturesTotal 75 minutes

Vecteurs et listes en R10 minutes
Dates et heures dans R10 minutes
Autres structures de données courantes10 minutes
Opérateurs logiques et instructions conditionnelles10 minutes
Guide : Garder votre code lisible 10 minutes
Les packs R disponibles 10 minutes
Ressources R pour plus d'aide10 minutes
Glossaire : Termes et définitions5 minutes

7 devoirsTotal 191 minutes

Défi hebdomadaire 245 minutes
Tester vos connaissances sur les concepts de programmation8 minutes
Activité pratique : Sandbox R60 minutes
Tester vos connaissances sur le codage en R6 minutes
Activité pratique : Installation et chargement de tidyverse60 minutes
Testez vos connaissances sur les packs R 6 minutes
Testez vos connaissances sur le tidyverse6 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

Requêtes et programmation 10 minutes

1 pluginTotal 30 minutes

Concepts de base de R30 minutes

Le langage de programmation R a été conçu pour fonctionner avec des données à toutes les étapes du processus d'analyse des données. Dans cette partie du cours, vous examinerez comment R peut vous aider à structurer, organiser et nettoyer vos données à l'aide de fonctions et d'autres processus. Vous découvrirez les trames de données et comment les utiliser en R. Vous reviendrez également sur la question du biais des données et comment R peut vous aider.

Inclus

8 vidéos8 lectures8 devoirs2 sujets de discussion1 plugin

8 vidéosTotal 41 minutes

Données en R 1 minute
Trames de données R 5 minutes
Travailler avec des trames de données5 minutes
Nettoyer avec les bases8 minutes
Organiser vos données7 minutes
Transformer les données5 minutes
Mêmes données, résultats différents5 minutes
La fonction de biais6 minutes

8 lecturesTotal 75 minutes

En savoir plus sur les tibbles10 minutes
Principes de base de l'importation de données10 minutes
Conventions de dénomination de fichiers10 minutes
En savoir plus sur les opérateurs R10 minutes
Optionnel : créer manuellement un bloc de données 10 minutes
De larges à longues avec tidyr10 minutes
Travailler avec des données biaisées10 minutes
Glossaire : termes et définitions5 minutes

8 devoirsTotal 320 minutes

Défi hebdomadaire 360 minutes
Activité pratique : créer votre propre trame de données60 minutes
Activité pratique : importer et travailler avec des données60 minutes
Tester vos connaissances sur les trames de données R8 minutes
Activité pratique : Nettoyer des données en R 60 minutes
Tester vos connaissances sur le nettoyage des données 6 minutes
Activité pratique : modifier vos données60 minutes
Tester vos connaissances sur les fonctions R6 minutes

2 sujets de discussionTotal 20 minutes

Données en R versus SQL10 minutes
Comparer le nettoyage des données sur différentes plateformes10 minutes

1 pluginTotal 3 minutes

Syntaxe pour le nettoyage, l'organisation et la transformation des données3 minutes

R est un outil bien adapté à la création de visualisations détaillées. Dans cette partie du cours, vous apprendrez à utiliser R pour générer et rectifier des visualisations. Vous explorerez également les fonctionnalités de R et RStudio qui vous aideront avec les esthétiques de vos visualisations et pour annoter et enregistrer celles-ci.

Inclus

9 vidéos7 lectures9 devoirs1 sujet de discussion1 plugin

9 vidéosTotal 56 minutes

Visualisations en langage R2 minutes
Principes de base de la visualisation en langage R et tidyverse6 minutes
Démarrer avec ggplot()10 minutes
Joseph : cheminement de carrière vers l'analyse4 minutes
Amélioration des visualisations en langage R8 minutes
En faire plus avec ggplot8 minutes
Esthétiques et facettes5 minutes
Calque d'annotation 7 minutes
Enregistrer vos visualisations5 minutes

7 lecturesTotal 65 minutes

Problèmes courants lors de la visualisation en langage R10 minutes
Attributs esthétiques10 minutes
Lissage10 minutes
Filtres et tracés 10 minutes
Dessiner des flèches et des formes en langage R10 minutes
Enregistrement d'images sans ggsave()10 minutes
Glossaire : termes et définitions5 minutes

9 devoirsTotal 378 minutes

Défi hebdomadaire 450 minutes
Activité pratique : visualisation des données avec ggplot260 minutes
Activité pratique : utilisation de ggplot60 minutes
Tester vos connaissances sur les visualisations des données en langage R8 minutes
Activité pratique : esthétiques et visualisations60 minutes
Activité pratique : filtres et tracés60 minutes
Tester vos connaissances sur les esthétiques en analyse 10 minutes
Activité pratique : annotation et enregistrement de visualisations60 minutes
Tester vos connaissances sur l'annotation et l'enregistrement des visualisations10 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

Visualisations dans Tableau par rapport à R 10 minutes

1 pluginTotal 15 minutes

Éléments de ggplot15 minutes

Lorsque vous êtes prêt à enregistrer et à présenter votre analyse, R propose différentes options à envisager. Dans cette partie du cours, vous explorerez R Markdown, un format de fichier permettant de créer des documents dynamiques avec R. Vous découvrirez comment formater et exporter R Markdown, et y compris comment incorporer des blocs de code R dans vos documents.

Inclus

8 vidéos5 lectures9 devoirs1 sujet de discussion

8 vidéosTotal 34 minutes

Documentation et rapports3 minutes
Présentation de R Markdown4 minutes
Utilisation de R Markdown dans RStudio4 minutes
Structure des documents Markdown6 minutes
Meg : La programmation donne du pouvoir4 minutes
Encore plus d'éléments de document4 minutes
Blocs de code7 minutes
Exportation de documents4 minutes

5 lecturesTotal 35 minutes

Ressources R Markdown10 minutes
Facultatif : Notebooks Jupyter10 minutes
Formats de sortie dans R Markdown10 minutes
Glossaire : termes et définitions5 minutes
À suivre...0 minutes

9 devoirsTotal 375 minutes

Défi hebdomadaire 540 minutes
Défi du cours65 minutes
Activité pratique : Votre notebook R Markdown60 minutes
Testez vos connaissances sur la documentation et les rapports10 minutes
Testez vos connaissances sur la création de documents R Markdown10 minutes
Activité pratique : Ajout de blocs de code aux notebooks R Markdown60 minutes
Activité pratique : Exporter votre notebook R Markdown60 minutes
Activité pratique : Utiliser des modèles R Markdown60 minutes
Tester vos connaissances sur les blocs de code 10 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

Utilisation des notebooks R Markdown10 minutes

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