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Google Data Analytics Certificat Professionnel
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Google Data Analytics Certificat Professionnel

Votre carrière dans l'analyse de données.. Ce programme vous permettra d’acquérir les compétences très recherchées, qui vous prépareront à un emploi en moins de 6 mois. Aucun diplôme ou expérience particulière ne sont requis.

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise

(302 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

5 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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(302 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

5 mois à raison de 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Avoir une compréhension immersive des pratiques et des processus utilisés par un analyste de données junior ou associé dans son travail quotidien

  • Maîtriser des compétences (nettoyage des données, analyse et visualisation) et des outils (tableurs, SQL, programmation R, Tableau) analytiques clés

  • Comprendre comment organiser les données, les analyser et réaliser les calculs à l’aide de tableurs et de la programmation SQL et R

  • Découvrir comment présenter les résultats d’analyses dans des tableaux de bord, des présentations et des plateformes de visualisation

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Enseigné en Français
212 exercices pratiques

Préparez-vous à une carrière en Data Science

  • Recevez une formation professionnelle par Google
  • Faites preuve de votre compétence dans des projets de portefeuille
  • Obtenez un certificat reconnu par les employeurs auprès de Google

Certificat professionnel - série de 8 cours

Ce que vous apprendrez

  • Définir et expliquer les concepts impliqués dans l’analytique des données, y compris les données, l’analyse des données et l’écosystème des données

  • Effectuer une auto-évaluation en mode pensée analytique en donnant des exemples précis de l’application de la pensée analytique

  • Discuter du rôle des tableurs, des langages de requête et des outils de visualisation des données dans l’analytique de données

  • Décrire le rôle d’un analyste de données en ce qui concerne plus particulièrement les emplois ou les postes

Compétences que vous acquerrez

Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, SQL, Data Management, Spreadsheet Software, Analytical Skills, Data Processing, Exploratory Data Analysis, Analytics, Data Cleansing, Data Visualization Software et Data Storytelling

Ce que vous apprendrez

  • Expliquer comment chaque étape de la feuille de route de résolution de problèmes contribue aux scénarios d’analyse courants.

  • Discuter de l’utilisation des données dans le processus de prise de décision.

  • Démontrer l’utilisation de tableurs pour effectuer les tâches de base de l’analyste de données, y compris la saisie et l’organisation de données.

  • Décrire les idées clés associées à la pensée structurée.

Compétences que vous acquerrez

Data-Driven Decision-Making, Communication, Spreadsheet Software, Data Analysis, Google Sheets, Decision Making, Tableau Software, Microsoft Excel, Quantitative Research, Expectation Management, Analytical Skills, Business Analytics, Data Presentation et Dashboard

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Data Security, SQL, Data Collection, Relational Databases, Data Transformation, Data Ethics, Database Management, Unstructured Data, Spreadsheet Software, Data Manipulation, Data Quality, Data Management, Data Analysis et Data Access

Ce que vous apprendrez

  • Définir l'intégrité des données en fonction des types d'intégrité et du risque pour l'intégrité des données

  • Appliquer les fonctions SQL de base pour nettoyer les variables de chaîne dans une base de données

  • Développement de requêtes SQL de base à utiliser sur des bases de données

  • Décrire le processus impliqué dans la vérification des résultats du nettoyage de données

Compétences que vous acquerrez

SQL, Data Cleansing, Spreadsheet Software, Data Validation, Data Integrity, Data Quality, Data Transformation, Unstructured Data, Sampling (Statistics), Statistics, Sample Size Determination et Data Analysis

Ce que vous apprendrez

  • Discuter de l'importance d'organiser vos données avant l'analyse avec des références aux tris et aux filtres

  • Démontrer une compréhension de ce qui est impliqué dans la conversion et le formatage des données

  • l'utilisation des fonctions et de la syntaxe pour créer des requêtes SQL permettant de combiner les données de plusieurs tables de base de données

  • Décrire l'utilisation des fonctions pour effectuer des calculs de base sur les données dans les feuilles de calcul

Compétences que vous acquerrez

SQL, Data Validation, Data Analysis, Data Manipulation, Pivot Tables And Charts, Spreadsheet Software, Excel Formulas, Data Integration, Analytics, User Feedback et Data Transformation

Ce que vous apprendrez

  • Décrire l’utilisation des visualisations des données pour parler des données et des résultats de l’analyse des données

  • Identifier Tableau en tant qu’outil de visualisation des données et comprendre ses utilisations

  • Expliquer quelles histoires basées sur les données incluent une référence à leur importance et à leurs attributs

  • Expliquer les principes et les pratiques associés à des présentations efficaces

Compétences que vous acquerrez

Data Storytelling, Tableau Software, Interactive Data Visualization, Data Presentation, Presentations, Data Visualization Software, Web Content Accessibility Guidelines, Data-Driven Decision-Making, Data Visualization, Dashboard, Design Elements And Principles et Graphing

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

R Programming, Data Analysis, Rmarkdown, Ggplot2, Data Cleansing, Data Manipulation, Programming Principles, Package and Software Management, Data Visualization Software, Development Environment, Data Import/Export, Tidyverse (R Package) et Statistical Programming

Ce que vous apprendrez

  • Faire une distinction entre un projet de synthèse, une étude de cas et un portfolio.

  • Identifier les caractéristiques et les attributs clés d'une étude de cas terminée.

  • Appliquer les pratiques et procédures associées au processus d'analyse de données à un ensemble de données spécifié.

  • Parler de l'utilisation des études de cas/portfolios lors des échanges avec les recruteurs et les employeurs potentiels.

Compétences que vous acquerrez

Case Studies, R Programming, Interviewing Skills, LinkedIn, Portfolio Management, Google Analytics, Analytical Skills, Data Analysis, SQL et Presentations

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

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