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Google Career Certificates

Il s’agit du quatrième cours du Google Data Analytics Certificate. Ces cours vous permettront d’acquérir les compétences dont vous avez besoin pour postuler les emplois d’analyste de données de niveau junior. Dans ce cours, vous continuerez à approfondir votre compréhension de l'analytique des données et des concepts et outils utilisés par les analystes de données dans leur travail. Vous apprendrez comment vérifier et nettoyer vos données à l'aide de feuilles de calcul et de SQL, ainsi que comment vérifier et créer des rapports de vos résultats de nettoyage de 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.

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Il s’agit du quatrième cours du Google Data Analytics Certificate. Ces cours vous permettront d’acquérir les compétences dont vous avez besoin pour postuler les emplois d’analyste de données de niveau junior. Dans ce cours, vous continuerez à approfondir votre compréhension de l'analytique des données et des concepts et outils utilisés par les analystes de données dans leur travail. Vous apprendrez comment vérifier et nettoyer vos données à l'aide de feuilles de calcul et de SQL, ainsi que comment vérifier et créer des rapports de vos résultats de nettoyage de 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.

À la fin de ce cours, vous aurez :

- Appris comment vérifier l'intégrité des données.

- Découvert les techniques de nettoyage de données à l'aide de feuilles de calcul

- Développé des requêtes SQL de base pour une utilisation sur les bases de données.

- Appliqué les fonctions SQL de base pour le nettoyage et la transformation des données.

- Compris comment vérifier les résultats du nettoyage de données.

- Exploré les éléments et l'importance des rapports de nettoyage de données.

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What's inside

Syllabus

L'importance de l'intégrité
Alors que vous commencez à réfléchir à la façon de préparer vos données pour l'exploration, cette partie du cours mettra en évidence pourquoi l'intégrité des données est essentielle à une prise de décision réussie. Vous découvrirez comment les données sont générées et les techniques utilisées par les analystes pour décider quelles données collecter à des fins d'analyse. Et vous découvrirez les données structurées et non structurées, les types de données et les formats de données.
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Des données éclatantes de propreté
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.
Nettoyer des données avec SQL
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.
Vérifier et rapporter vos résultats de nettoyage
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.
Optionnel : Ajouter des données à votre CV
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 !
Défi du cours
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.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Prépare les participants avec les compétences nécessaires pour postuler à des postes de niveau débutant en tant qu'analyste de données
Propose un enseignement pratique de tâches courantes d’analystes de données, en utilisant les meilleurs outils et ressources
Permet aux participants de vérifier et de nettoyer leurs données à l'aide de feuilles de calcul et de SQL
Développe des compétences en requêtes et fonctions SQL pour le nettoyage et la transformation des données
Fournit des indications sur la manière de vérifier et créer des rapports sur les résultats du nettoyage des données
Enseigne les techniques de nettoyage des données à l'aide de feuilles de calcul

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Le nettoyage de données with these activities:
Discuter des défis et des meilleures pratiques en matière de nettoyage de données
Collaborer avec vos pairs vous permettra de partager des idées et des expériences, et de développer une compréhension plus approfondie des défis et des bonnes pratiques en matière de nettoyage des données.
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Show steps
  • Participer à une session de groupe pour discuter des défis rencontrés lors du nettoyage des données
  • Partager des techniques et des stratégies pour nettoyer efficacement les données
Découvrir les fonctions SQL de nettoyage et de transformation des données
Se familiariser avec les fonctions SQL spécifiques au nettoyage et à la transformation des données vous aidera à nettoyer et à préparer efficacement vos données pour l'analyse.
Browse courses on SQL
Show steps
  • Identifier les fonctions SQL utilisées pour nettoyer et transformer les données
  • Écrire des requêtes SQL pour nettoyer et transformer les données
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Career center

Learners who complete Le nettoyage de données will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Analyst
Data Analysts bridge the gap between raw data and meaningful insights. They analyze data to identify trends and patterns, then communicate their findings to stakeholders to inform decision-making. This course provides foundational knowledge and skills that are essential for success as a Data Analyst. You will learn how to clean and prepare data, perform statistical analysis, and create visualizations to present your findings. This course is a valuable resource for anyone looking to start or advance their career in data analysis.
Database Administrator
Database Administrators ensure that databases are running smoothly and efficiently. They monitor databases, perform backups, and implement security measures. This course provides a strong foundation for those looking to become a Database Administrator. You will learn how to query and manipulate data, create and manage databases, and implement security measures to protect sensitive information.
Data Scientist
Data Scientists use data to solve complex problems and make predictions. They develop and implement machine learning models, and they work with data engineers and software engineers to build data-driven solutions. This course provides a strong foundation for those looking to become a Data Scientist. You will learn how to clean and prepare data, perform statistical analysis, and use machine learning techniques to build predictive models.
Business Analyst
Business Analysts help organizations improve their performance by analyzing business processes and identifying areas for improvement. They use data to identify trends and patterns, and they develop recommendations to help businesses make better decisions. This course provides the skills and knowledge that Business Analysts need to be successful. You will learn how to clean and prepare data, perform statistical analysis, and create visualizations to communicate your findings.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software systems. They work with data to build applications that meet the needs of users. This course provides a strong foundation for those looking to become a Software Engineer. You will learn how to clean and prepare data, perform statistical analysis, and use data to build and maintain software systems.
Statistician
Statisticians collect, analyze, and interpret data to help organizations make informed decisions. They use statistical methods to identify trends and patterns, and they develop models to predict future outcomes. This course provides a strong foundation for those looking to become a Statistician. You will learn how to clean and prepare data, perform statistical analysis, and create visualizations to communicate your findings.
Actuary
Actuaries use data to assess risk and uncertainty. They develop and implement financial models to help organizations make informed decisions. This course provides a strong foundation for those looking to become an Actuary. You will learn how to clean and prepare data, perform statistical analysis, and use financial models to assess risk and uncertainty.
Epidemiologist
Epidemiologists investigate the causes of disease and injury. They use data to identify risk factors and develop strategies to prevent and control disease outbreaks. This course provides a strong foundation for those looking to become an Epidemiologist. You will learn how to clean and prepare data, perform statistical analysis, and use data to investigate the causes of disease and injury.
Market Researcher
Market Researchers collect and analyze data to help businesses understand their customers and make better decisions. They use data to identify trends and patterns, and they develop recommendations to help businesses improve their marketing campaigns. This course provides a strong foundation for those looking to become a Market Researcher. You will learn how to clean and prepare data, perform statistical analysis, and use data to understand customer behavior.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use data to improve the efficiency of organizations. They develop and implement mathematical models to solve complex problems, such as scheduling, routing, and inventory management. This course provides a strong foundation for those looking to become an Operations Research Analyst. You will learn how to clean and prepare data, perform statistical analysis, and use mathematical models to solve complex problems.
Data Engineer
Data Engineers build and maintain the infrastructure that supports data-driven organizations. They work with data to ensure that it is clean, reliable, and accessible. This course provides a strong foundation for those looking to become a Data Engineer. You will learn how to clean and prepare data, perform statistical analysis, and use data engineering tools to build and maintain data pipelines.
Data Architect
Data Architects design and implement the data management strategies that support data-driven organizations. They work with data to ensure that it is aligned with business objectives and that it is used effectively. This course provides a strong foundation for those looking to become a Data Architect. You will learn how to clean and prepare data, perform statistical analysis, and use data management tools to design and implement data management strategies.
Financial Analyst
Financial Analysts use data to assess the financial health of companies and make investment recommendations. They use financial models to forecast future performance and to identify potential risks and opportunities. This course provides a strong foundation for those looking to become a Financial Analyst. You will learn how to clean and prepare data, perform statistical analysis, and use financial models to assess the financial health of companies.
Risk Analyst
Risk Analysts use data to identify and assess risks. They develop and implement risk management strategies to help organizations mitigate risks and protect their assets. This course provides a strong foundation for those looking to become a Risk Analyst. You will learn how to clean and prepare data, perform statistical analysis, and use risk management tools to identify and assess risks.
Quality Assurance Analyst
Quality Assurance Analysts ensure that products and services meet quality standards. They use data to identify and resolve quality issues. This course provides a strong foundation for those looking to become a Quality Assurance Analyst. You will learn how to clean and prepare data, perform statistical analysis, and use quality assurance tools to identify and resolve quality issues.

Reading list

We've selected 13 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Le nettoyage de données.
Provides a comprehensive guide to data cleaning techniques, with a focus on practical applications. It covers a wide range of topics, including data quality assessment, data transformation, and data integration.
Provides a practical guide to using R for data manipulation, including techniques for cleaning, tidying, and transforming data.
Provides a gentle introduction to data preparation techniques, with a focus on data visualization. It covers a wide range of topics, including data cleaning, data transformation, and data visualization.
Provides a practical guide to using Python for data cleaning, including techniques for handling missing data and dealing with outliers.
Provides a practical guide to using Pandas for data cleaning, including techniques for handling missing data and dealing with outliers.
Provides a practical guide to data cleaning for beginners, including techniques for handling missing data and dealing with outliers.
Provides a comprehensive overview of data science, with a focus on business applications. It covers a wide range of topics, including data mining, machine learning, and data visualization.
Provides a comprehensive guide to data mining, with a focus on practical applications. It covers a wide range of topics, including data cleaning, data transformation, and data mining algorithms.
Provides a comprehensive guide to machine learning, with a focus on data science applications. It covers a wide range of topics, including data mining, machine learning algorithms, and data visualization.
Provides a comprehensive overview of big data analytics, with a focus on practical applications. It covers a wide range of topics, including big data technologies, big data analytics techniques, and big data analytics case studies.
Provides a comprehensive guide to deep learning with Python, with a focus on practical applications. It covers a wide range of topics, including deep learning architectures, deep learning algorithms, and deep learning case studies.
Provides a comprehensive guide to natural language processing with Python, with a focus on practical applications. It covers a wide range of topics, including natural language processing techniques, natural language processing tools, and natural language processing case studies.
Provides a comprehensive guide to ensemble methods in machine learning, with a focus on practical applications. It covers a wide range of topics, including ensemble methods techniques, ensemble methods tools, and ensemble methods case studies.

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