Data integrity is critical to successful analysis. In this course, you’ll explore methods and steps that analysts take to check their data for integrity. This includes knowing what to do when you don’t have enough data. You’ll also learn about sample size and understand how to avoid sampling bias. All of these methods will help you ensure your analysis is successful.
The Importance of Integrity
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The Importance of Integrity
Ce cours fait partie de Spécialisation Google Data-Driven Decision Making
Instructeur : Google Career Certificates
Inclus avec
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niveau Débutant
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Define different types of data integrity and identify risks to data integrity.
Describe the benefits of documenting data cleaning process.
Describe strategies that can be used to address insufficient data.
Describe the benefits of documenting the data cleaning process
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Integrity
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Data Quality
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Statistics
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Small Data
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Sampling (Statistics)
- Catégorie : Statistical Analysis
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
septembre 2025
Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Anglais
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 4 modules dans ce cours
Data integrity is critical to successful analysis. In this module, you’ll explore methods and steps that analysts take to check their data for integrity.
Inclus
2 vidéos3 lectures1 devoir
In this module, you will learn about the importance of sample size and how to deal with insufficient data. You’ll also learn about pre-cleaning activities that must be performed before running data analysis.
Inclus
2 vidéos2 lectures2 devoirs
This module explores strategies to test the data and determine the best representative sample size.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir
This module explores evaluating data reliability and introduces the concept of margin of error.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs
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Data is a group of facts that can take many different forms, such as numbers, pictures, words, videos, observations, and more. We use and create data everyday, like when we stream a show or song or post on social media.
Data analytics is the collection, transformation, and organization of these facts to draw conclusions, make predictions, and drive informed decision-making.
No prior experience with spreadsheets or data analytics is required. All you need is high-school level math and a curiosity about how things work.
You don't need to be a math all-star to succeed in this certificate. You need to be curious and open to learning with numbers (the language of data analysts). Being a strong data analyst is more than just math, it's about asking the right questions, finding the best sources to answer your questions effectively, and illustrating your findings clearly in visualizations.
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