Tous les analystes de données souhaitent travailler avec des données propres lorsqu'ils effectuent une analyse. Dans cette partie du cours, vous découvrirez la différence entre les données propres et les données sales. Vous découvrirez également les techniques de nettoyage de données à l'aide de feuilles de calcul et d'autres outils.

Connaître diverses méthodes pour nettoyer les données peut grandement faciliter le travail d’un analyste. Dans cette partie du cours, vous découvrirez comment nettoyer vos données à l’aide de SQL. Vous allez explorer les requêtes et les fonctions que vous pouvez utiliser en SQL pour nettoyer et transformer vos données afin de les préparer à l’analyse.

Le nettoyage de vos données est une étape essentielle dans le processus d'analyse de données. La vérification et la création de rapports sur votre nettoyage est un moyen de montrer que vos données sont prêtes pour la prochaine étape. Dans cette partie du cours, vous découvrirez les processus impliqués dans la création de rapports et la vérification du nettoyage des données, ainsi que leurs avantages.

Créer un CV efficace vous aidera pour votre parcours professionnel dans l’analytique des données. Dans cette partie du cours, vous apprendrez tout sur le processus de candidature à un emploi, avec comme axe principal la rédaction d'un CV qui met en valeur vos points forts et votre expérience applicable. Même si vous ne postulez pas encore à des emplois, il est toujours bon d'améliorer votre CV. C'est comme les entraînements de printemps en vue d’une première saison dans une ligue majeure : vous ne pouvez pas manquer ça !

Préparez-vous au défi du cours en passant en revue les termes et les définitions du glossaire. Ensuite, démontrez que vous connaissez l'importance de la taille d'échantillon, de l'intégrité des données et de la connexion des données aux objectifs commerciaux en répondant au questionnaire. Vous aurez également l'occasion d'appliquer vos compétences en matière de techniques de nettoyage de données à la fois dans les feuilles de calcul et avec SQL. Enfin, documentez, signalez et vérifiez votre processus et vos résultats de nettoyage des données.