Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.8
20,624 avis
niveau Débutant
Expérience recommandée
Expérience recommandée
Niveau débutant
Tout ce dont vous avez besoin pour commencer, c'est d'une connaissance de base de l'informatique, d'un niveau d'études secondaires en mathématiques et d'un accès à un navigateur web moderne tel que Chrome ou Firefox.
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Expliquer ce qu'est l'analyse des données et les étapes clés du processus d'analyse des données
Différencier les différents rôles liés aux données, tels que l'ingénieur de données, l'analyste de données, le scientifique de données, l'analyste commercial et l'analyste en intelligence d'affaires
Décrire les différents types de structures de données, de formats de fichiers et de sources de données
Décrire le processus d'analyse des données impliquant la collecte, le traitement, l'extraction et la visualisation des données
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous devez également sélectionner un programme spécifique.
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
Il y a 5 modules dans ce cours
Vous êtes prêt à entamer une carrière dans l'analyse de données mais vous ne savez pas par où commencer ? Ce cours vous présente une introduction à l'analyse de données, le rôle d'un analyste de données et les outils utilisés dans ce travail. Vous découvrirez les compétences et les responsabilités d'un analyste de données et entendrez plusieurs experts en données partager leurs astuces et conseils pour démarrer une carrière. Ce cours vous aidera à différencier les rôles des Data Analysts, Data Scientists et Data Engineers.
Vous vous familiariserez avec l'écosystème des données, avec les bases de données, les entrepôts de données, les martres de données, les lacs de données et les pipelines de données. Poursuivez ce voyage passionnant et découvrez les plateformes Big Data telles que Hadoop, Hive et Spark.
À la fin de ce cours, vous serez en mesure de comprendre les principes fondamentaux du processus d'analyse des données, y compris la collecte, le nettoyage, l'analyse et le partage des données, ainsi que la communication de vos idées à l'aide de visualisations et d'outils de tableau de bord.
Le projet final vous permettra de tester vos connaissances sur le matériel de cours et vous fournira un scénario réel de tâches d'analyse de données.
Ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en matière d'analyse de données, de tableurs ou d'informatique.
Dans ce module, vous découvrirez les différents types d'analyse de données et les étapes clés d'un processus d'analyse de données. Vous comprendrez les différents composants d'un écosystème de données moderne et le rôle que jouent les ingénieurs de données, les analystes de données, les scientifiques de données, les analystes d'entreprise et les analystes de veille stratégique dans cet écosystème. Vous découvrirez également le rôle, les responsabilités et les compétences requises pour être analyste de données, ainsi qu'une journée typique dans la vie d'un analyste de données.
Inclus
9 vidéos5 lectures4 devoirs1 sujet de discussion
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9 vidéos•Total 40 minutes
Introduction au cours•3 minutes
Écosystème de données moderne•5 minutes
Acteurs clés de l'écosystème des données•6 minutes
Définir l'analyse des données•6 minutes
Points de vue : Qu'est-ce que l'analyse des données ?•3 minutes
Responsabilités d'un analyste de données•5 minutes
Points de vue : Qualités et compétences pour devenir analyste de données•5 minutes
Une journée dans la vie d'un analyste de données•5 minutes
Points de vue : Applications de l'analyse des données•3 minutes
5 lectures•Total 34 minutes
Une note rapide pour une meilleure expérience d'apprentissage•2 minutes
Résumé et points forts•10 minutes
Copie de l'Analytique des données vs. l'Analyse des données•2 minutes
IA générative : une compétence essentielle pour les Analyste de données d'aujourd'hui•10 minutes
Résumé et points forts•10 minutes
4 devoirs•Total 45 minutes
Quiz pratique : Écosystème moderne des données et le rôle de l'Analytique des données•9 minutes
Quiz pratique : Le rôle de l'Analyste de données•6 minutes
Quiz noté : Écosystème des données moderne et le rôle de l'Analytique des données•15 minutes
Quiz noté : Le rôle de l'Analyste de données•15 minutes
1 sujet de discussion•Total 5 minutes
Présentez-vous•5 minutes
L'écosystème des données
Module 2•3 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous découvrirez les différents types de structures de données, les formats de fichiers, les sources de données et les langages que les professionnels des données utilisent dans leurs tâches quotidiennes. Vous comprendrez les différents types de référentiels de données tels que les bases de données, les entrepôts de données, les marts de données, les lacs de données et les pipelines de données. En outre, vous découvrirez le processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), qui est utilisé pour extraire, transformer et charger des données dans des référentiels de données. Vous acquerrez une compréhension de base du Big Data et des outils de traitement du Big Data tels que Hadoop, Hadoop Distributed File System (HDFS), Hive et Spark.
Inclus
11 vidéos2 lectures4 devoirs1 plugin
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11 vidéos•Total 67 minutes
Vue d'ensemble de l'Écosystème Analyste des données•4 minutes
Types de données•4 minutes
Comprendre les différents types de formats de fichiers•5 minutes
Sources de données•8 minutes
Langues pour les professionnels des données•8 minutes
Vue d'ensemble des référentiels de données•5 minutes
SGBDR•8 minutes
NoSQL•8 minutes
Data Marts, Data Lakes, ETL et Data Pipelines•7 minutes
Fondements du Big Data•5 minutes
Outils de traitement des données massives (Big Data)•6 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
Résumé et points forts•10 minutes
Résumé et points forts•10 minutes
4 devoirs•Total 66 minutes
Quiz pratique : L'Écosystème des données et les langages pour les professionnels des données•15 minutes
Quiz pratique : Comprendre les référentiels de données et les plateformes de Big data•18 minutes
Quiz noté : L'Écosystème des données et les langages pour les professionnels des données•15 minutes
Quiz noté : Comprendre les référentiels de données et les plateformes de Big data•18 minutes
1 plugin•Total 5 minutes
Applications concrètes des entrepôts de données, des marts de données et des lacs de données•5 minutes
Collecte et traitement des données
Module 3•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous découvrirez le processus et les étapes nécessaires à l'identification, à la collecte et à l'importation de données provenant de sources disparates. Vous découvrirez les tâches liées au traitement et au nettoyage des données afin de les rendre prêtes pour l'analyse. En outre, vous comprendrez les différents outils qui peuvent être utilisés pour la collecte, l'importation, le traitement et le nettoyage des données, ainsi que certaines de leurs caractéristiques, forces, limites et applications.
Inclus
7 vidéos2 lectures4 devoirs
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7 vidéos•Total 40 minutes
Identifier les données à analyser•6 minutes
Sources de données•5 minutes
Comment collecter et importer des données•7 minutes
Qu'est-ce que le Data Wrangling ?•7 minutes
Outils de traitement des données•6 minutes
Nettoyage des données•6 minutes
Points de vue : Préparation et fiabilité des données•4 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
Résumé et points forts•10 minutes
Résumé et points forts•10 minutes
4 devoirs•Total 48 minutes
Quiz pratique : Collecte de données•9 minutes
Quiz pratique : Traitement des données•9 minutes
Quiz noté : Collecte de données•15 minutes
Quiz noté : Data wrangling•15 minutes
Extraction et visualisation des données et communication des résultats
Module 4•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous découvrirez le rôle de l'analyse statistique dans l'exploration et la visualisation des données. Vous découvrirez les différents outils et techniques statistiques et analytiques que vous pouvez utiliser pour mieux comprendre vos données. Ces outils vous aident à comprendre les modèles, les tendances et les corrélations qui existent dans les données. En outre, vous découvrirez les différents types de visualisations de données qui peuvent vous aider à communiquer et à raconter une histoire convaincante avec vos données. Vous comprendrez également les différents outils qui peuvent être utilisés pour l'exploration et la visualisation des données, ainsi que certaines de leurs caractéristiques, forces, limites et applications.
Inclus
8 vidéos2 lectures4 devoirs
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8 vidéos•Total 44 minutes
Aperçu de l'analyse statistique•8 minutes
Qu'est-ce que le Data Mining ?•5 minutes
Outils pour l'exploration de données•6 minutes
Vue d'ensemble de la communication et du partage des résultats de l'analyse des données•5 minutes
Points de vue : La narration dans l'analyse des données•3 minutes
Introduction à la visualisation des données•6 minutes
Introduction aux logiciels de visualisation et de tableau de bord•8 minutes
Points de vue : Outils de visualisation•3 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
Résumé et points forts•10 minutes
Résumé et points forts•10 minutes
4 devoirs•Total 48 minutes
Quiz pratique : L'analyse et le Data mining•9 minutes
Quiz pratique : Communiquer les résultats de l'analyse des données•9 minutes
Quiz noté : L'analyse et le Data mining•15 minutes
Quiz noté : Communiquer les résultats de l'analyse des données•15 minutes
Opportunités de carrière et analyse de données en action
Module 5•3 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous découvrirez les différentes opportunités de carrière dans le domaine de l'analyse de données et les différentes voies que vous pouvez emprunter pour devenir analyste de données. À la fin du module, vous démontrerez votre compréhension de certaines des tâches de base impliquées dans la collecte, le traitement, l'extraction, l'analyse et la visualisation des données.
Inclus
8 vidéos4 lectures2 devoirs1 évaluation par les pairs1 élément d'application1 plugin
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8 vidéos•Total 33 minutes
Possibilités de carrière dans l'analyse des données•6 minutes
Points de vue : Accédez à la profession de spécialiste des données•3 minutes
Points de vue : Que recherchent les employeurs chez un analyste de données ?•5 minutes
Les nombreuses voies de l'analyse des données•4 minutes
Points de vue : Options de carrière pour les professionnels des données•3 minutes
Points de vue : Conseils aux aspirants analystes de données•4 minutes
Points de vue : Les femmes dans les professions liées aux données•3 minutes
IA générative pour l'analyse des données•4 minutes
4 lectures•Total 32 minutes
Résumé et points forts•10 minutes
Utilisation de l'analyse des données pour détecter les fraudes à la carte de crédit•10 minutes
Félicitations et prochaines étapes•2 minutes
Crédits de cours et remerciements•10 minutes
2 devoirs•Total 21 minutes
Quiz pratique : Opportunités et parcours d'apprentissage•6 minutes
Quiz noté : Opportunités et parcours d'apprentissage•15 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
Option 2 : Peer-To-Peer - Présentation et évaluation du projet final•60 minutes
1 élément d'application•Total 20 minutes
Option 1 : noté par l'IA - Projet final : Soumission et évaluation•20 minutes
1 plugin•Total 5 minutes
Lignes directrices pour la soumission du projet final et documents à fournir•5 minutes
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.8
20 624 avis
5 stars
80,48 %
4 stars
16,25 %
3 stars
2,03 %
2 stars
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0,72 %
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J
JS
5·
Révisé le 20 juil. 2023
All content was related and helpful, the only issue I see is the final assessment, peer graded. It looks like some students who want to get feedback on others', do not read the answers at all !
S
SC
5·
Révisé le 16 oct. 2021
Pretty good course. In my opinion the reading material was a bit brief and did not really cover the quiz questions. Other than that though it was pretty clear and relatively easy to understand.
U
UV
5·
Révisé le 17 sept. 2024
Thank you for creating this course. As a beginner trying to become mor analytically sound using data analytics, it was a great start to see the extent of tools that we can in subsequent courses.
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