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

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.

Pourquoi commencer une carrière dans l’analytique de 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 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.

Quelle est l’expérience requise ?

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.

Avez-vous besoin d’être fort en mathématiques pour réussir ce certificat ?

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.

Quelle plateforme de « tableur » est enseignée ?

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.

Quels sont les outils ou plateformes inclus dans le programme de formation ?

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.

Pourquoi s’inscrire au Google Data Analytics Certificate ?

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 enseignera-t-il 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 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.

Dois-je suivre le cours dans ordre précis ?

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.

Préparer les données pour l'exploration

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Préparer les données pour l'exploration

This course is part of Google Data Analytics Professional Certificate

Instructor: Google Career Certificates

2,567 already enrolled

Included with

Learn more

6 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

51 reviews

Beginner level

Recommended experience

Flexible schedule

2 weeks at 10 hours a week

Learn at your own pace

97%

Most learners liked this course

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What you'll learn

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

Skills you'll gain

Tools you'll learn

Relational Databases

Details to know

Shareable certificate

Add to your LinkedIn profile

Assessments

31 assignments

Taught in French

See how employees at top companies are mastering in-demand skills

Learn more about Coursera for Business

logos of Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G and L'Oreal

Build your Data Analysis expertise

This course is part of the Google Data Analytics Professional Certificate

When you enroll in this course, you'll also be enrolled in this Professional Certificate.

Learn new concepts from industry experts
Gain a foundational understanding of a subject or tool
Develop job-relevant skills with hands-on projects
Earn a shareable career certificate from Google

There are 6 modules in this course

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.

Les participants qui terminent cette formation certifiante seront préparés à postuler à des emplois d’analyste de données de niveau junior. Aucune expérience préalable n’est nécessaire. D’ici la fin de ce cours, vous : - Découvrez comment les analystes décident quelles données collecter pour analyse. - Découvrez les données structurées et non structurées, les types de données et les formats de données. - Découvrez comment identifier différents types de partialité dans les données et assurer leur crédibilité. - Découvrez comment les analystes utilisent les feuilles de calcul et SQL avec les bases de données et les jeux de données. - Examinez les données ouvertes et la relation entre l'importance de l'éthique des données et la confidentialité des données. - Comprenez comment accéder aux bases de données et extraire, filtrer et trier les données qu'elles contiennent. - Apprenez les meilleures pratiques pour organiser les données et les sécuriser.

Module details

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.

What's included

9 videos10 readings8 assignments1 discussion prompt2 plugins

9 videosTotal 31 minutes

Introduction à l'exploration de données4 minutes
Hallie : Des informations fascinantes sur les données3 minutes
La collecte de données dans notre monde4 minutes
Déterminer quelles données collecter4 minutes
Découvrir les formats de données5 minutes
Comprendre les données structurées2 minutes
Savoir reconnaître le type de données avec lesquelles vous travaillez4 minutes
Composants du tableau de données2 minutes
Découvrir les données larges et longues4 minutes

10 readingsTotal 95 minutes

Programme de cours10 minutes
Décider si vous devez prendre le parcours accéléré10 minutes
Optionnel : Votre score au questionnaire de diagnostic et ce qu’il signifie10 minutes
Choisir les bonnes données10 minutes
Formats de données en pratique10 minutes
La structure des données10 minutes
Niveaux et techniques de modélisation des données10 minutes
Comprendre la logique booléenne10 minutes
Transformer les données10 minutes
Glossaire : Termes et définitions5 minutes

8 assignmentsTotal 206 minutes

*Défi hebdomadaire 1*40 minutes
Optionnel : Vous connaissez l’analyse des données ? Répondez à notre questionnaire de diagnostic.32 minutes
Tester vos connaissances sur la collecte de données6 minutes
Auto-réflexion : Données non structurées30 minutes
Testez vos connaissances sur les formats et structures de données8 minutes
Activité pratique : Application d'une fonction60 minutes
Activité pratique : Présentation de Kaggle20 minutes
Testez vos connaissances sur les types de données, les champs et les valeurs10 minutes

1 discussion promptTotal 10 minutes

Rencontre et accueil10 minutes

2 pluginsTotal 45 minutes

Rappel : La feuille de route de votre certificat en Analyse des données15 minutes
Différenciation des types de données 30 minutes

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.

What's included

12 videos4 readings6 assignments1 discussion prompt

12 videosTotal 36 minutes

Assurer l'intégrité des données1 minute
Partialité : Des questions aux conclusions3 minutes
Données partiales et impartiales2 minutes
Comprendre la partialité dans les données4 minutes
Identifier les bonnes sources de données3 minutes
Qu'est-ce qu'une « mauvaise » donnée ?3 minutes
Introduction à l'éthique des données5 minutes
Rappel facultatif - Alex : L'importance de l'éthique des données3 minutes
Introduction à la confidentialité des données2 minutes
Andrew : L'utilisation éthique des données3 minutes
Caractéristiques des données ouvertes4 minutes
Andrew : Étapes pour une utilisation éthique des données3 minutes

4 readingsTotal 35 minutes

Anonymisation des données10 minutes
Le débat sur les données ouvertes10 minutes
Sites et ressources pour les données ouvertes10 minutes
Glossaire : Termes et définitions5 minutes

6 assignmentsTotal 124 minutes

*Défi hebdomadaire 2*40 minutes
Testez vos connaissances sur les données impartiales et objectives4 minutes
Testez vos connaissances sur la crédibilité des données8 minutes
Testez vos connaissances sur l'éthique et la confidentialité des données6 minutes
Activité pratique : Jeux de données Kaggle60 minutes
Testez vos connaissances sur les données ouvertes6 minutes

1 discussion promptTotal 10 minutes

Prise en compte de la partialité10 minutes

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.

What's included

12 videos8 readings11 assignments1 plugin

12 videosTotal 48 minutes

Tout sur les bases de données2 minutes
Caractéristiques des bases de données4 minutes
Explorer les métadonnées4 minutes
Utiliser les métadonnées en tant qu'analyste4 minutes
Gestion des métadonnées3 minutes
Megan : S’amuser avec les métadonnées3 minutes
Travailler avec plus de sources de données3 minutes
Importation de données à partir de feuilles de calcul et de bases de données4 minutes
Tri et filtrage6 minutes
Configurer BigQuery, y compris les options Sandbox et de facturation4 minutes
Comment utiliser BigQuery4 minutes
BigQuery en action7 minutes

8 readingsTotal 75 minutes

Les bases de données en analyse de données10 minutes
Inspecter un jeu de données : Une visite guidée et pratique10 minutes
Les métadonnées sont aussi importantes que les données elles-mêmes10 minutes
D'une source externe à une feuille de calcul10 minutes
Explorer les jeux de données publics10 minutes
Utiliser BigQuery10 minutes
Guide détaillé : Bonnes pratiques SQL10 minutes
Glossaire : Termes et définitions5 minutes

11 assignmentsTotal 344 minutes

*Défi hebdomadaire 3*40 minutes
Tester vos connaissances sur le travail avec les bases de données10 minutes
Tester vos connaissances sur les métadonnées10 minutes
Tester vos connaissances sur l'accès aux sources de données6 minutes
Activité pratique : Nettoyer les données dans les feuilles de calcul avec tri et filtrage60 minutes
Auto-réflexion : Prendre en compte les bases de données et les feuilles de calcul pour le tri et le filtrage20 minutes
Tester vos connaissances sur le tri et le filtrage10 minutes
Activité pratique : Présentation de BigQuery60 minutes
Activité pratique : Créer un tableau personnalisé dans BigQuery60 minutes
Activité pratique : Appliquer SQL60 minutes
Tester vos connaissances sur l'utilisation de SQL avec de grands jeux de données8 minutes

1 pluginTotal 15 minutes

Primaires et étrangères 15 minutes

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.

What's included

4 videos4 readings4 assignments1 plugin

4 videosTotal 11 minutes

Ayez confiance en vos données1 minute
Soyons organisés5 minutes
Tout ce qu’il faut savoir sur le nommage de fichier3 minutes
Fonctionnalités de sécurité des tableurs3 minutes

4 readingsTotal 45 minutes

Lignes directrices de l'organisation10 minutes
Journal d’apprentissage : Étudier la structure et les conventions de nommage de fichier20 minutes
Équilibre entre sécurité et analytique10 minutes
Glossaire : Termes et définitions5 minutes

4 assignmentsTotal 76 minutes

*Défi hebdomadaire 4*40 minutes
Tester vos connaissances sur la façon d'organiser les données10 minutes
Auto-réflexion : Protéger vos ressources20 minutes
Tester vos connaissances sur la sécurisation de vos données6 minutes

1 pluginTotal 15 minutes

Méthodes de nommage et d'organisation efficaces15 minutes

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.

What's included

6 videos3 readings1 assignment

6 videosTotal 17 minutes

Gérer votre présence en tant qu'analyste de données1 minute
Pourquoi une présence en ligne est importante3 minutes
Conseils pour améliorer votre présence en ligne4 minutes
Savoir-faire en réseautage2 minutes
Avantages du mentorat4 minutes
Rachel : Les mentors sont essentiels3 minutes

3 readingsTotal 30 minutes

Démarrer avec LinkedIn10 minutes
Créer des connexions sur LinkedIn10 minutes
Développer un réseau10 minutes

1 assignmentTotal 20 minutes

Auto-réflexion : Ajouter Kaggle à votre présence en ligne20 minutes

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.