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Préparer les données pour l'exploration

Google Career Certificates

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.

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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.

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What's inside

Syllabus

Types et structures de données
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.
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Partialité, crédibilité, confidentialité, éthique et accès
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.
Bases de données : là où vivent les données
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.
Organiser et protéger vos données
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.
Optionnel : S'impliquer dans la communauté des données
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.
*Défi du cours*
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.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Développe des compétences pratiques en analytique des données, telles que l'extraction, le filtrage et le tri des données
Enseigne les meilleures pratiques pour organiser et sécuriser les données, ce qui est essentiel pour les analystes de données
Fournit une base solide pour les débutants en analytique des données
Enseigné par des analystes de données actuellement chez Google, qui apportent une expertise pratique
Comprend des exercices pratiques et des ressources conçues pour améliorer les compétences en analytique des données
Nécessite aucune expérience préalable, ce qui le rend accessible aux personnes qui débutent en analytique des données

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Career center

Learners who complete Préparer les données pour l'exploration will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Scientist
Data Scientists use machine learning and other advanced analytical techniques to solve business problems. This course may be useful for aspiring Data Scientists, as it provides a foundation in data preparation and exploration techniques. The course covers topics such as data types and structures, data cleaning and transformation, and data visualization, all of which are essential skills for Data Scientists.
Business Analyst
Business Analysts use data to help businesses make better decisions. This course may be useful for aspiring Business Analysts, as it provides a foundation in data analysis and interpretation. The course covers topics such as data visualization, data mining, and predictive analytics, all of which are essential skills for Business Analysts.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use mathematical and analytical techniques to solve business problems. This course may be useful for aspiring Operations Research Analysts, as it provides a foundation in data analysis and modeling. The course covers topics such as linear programming, simulation, and optimization, all of which are essential skills for Operations Research Analysts.
Statistician
Statisticians collect, analyze, interpret, and present data. This course may be useful for aspiring Statisticians, as it provides a foundation in data analysis and interpretation. The course covers topics such as probability, statistics, and regression analysis, all of which are essential skills for Statisticians.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software applications. This course may be useful for aspiring Software Engineers, as it provides a foundation in data structures and algorithms. The course covers topics such as object-oriented programming, data structures, and algorithms, all of which are essential skills for Software Engineers.
Data Analyst
Data Analysts analyze large datasets to uncover trends and patterns, which they then use to make recommendations for improving business operations. This course may be useful for aspiring Data Analysts, as it provides a foundation in data preparation and exploration techniques. The course covers topics such as data types and structures, data cleaning and transformation, and data visualization, all of which are essential skills for Data Analysts.
Database Administrator
Database Administrators ensure that databases are running smoothly and efficiently. This course may be useful for aspiring Database Administrators, as it provides a foundation in data management and administration. The course covers topics such as database design, data security, and data recovery, all of which are essential skills for Database Administrators.
Information Security Analyst
Information Security Analysts protect computer systems and networks from unauthorized access, use, disclosure, disruption, modification, or destruction. This course may be useful for aspiring Information Security Analysts, as it provides a foundation in data security and privacy. The course covers topics such as data encryption, access control, and intrusion detection, all of which are essential skills for Information Security Analysts.
Financial Analyst
Financial Analysts analyze financial data to make recommendations for investment and other financial decisions. This course may be useful for aspiring Financial Analysts, as it provides a foundation in data analysis and interpretation. The course covers topics such as financial modeling, valuation, and risk assessment, all of which are essential skills for Financial Analysts.
Data Engineer
Data Engineers design and build systems for storing and processing large amounts of data. This course may be useful for aspiring Data Engineers, as it provides a foundation in data management and engineering. The course covers topics such as data architecture, data integration, and data warehousing, all of which are essential skills for Data Engineers.
Data Visualization Specialist
Data Visualization Specialists create visual representations of data to help people understand and communicate data. This course may be useful for aspiring Data Visualization Specialists, as it provides a foundation in data visualization techniques. The course covers topics such as data visualization principles, data visualization tools, and data visualization best practices, all of which are essential skills for Data Visualization Specialists.
Actuary
Actuaries use mathematical and statistical techniques to assess risk and uncertainty. This course may be useful for aspiring Actuaries, as it provides a foundation in data analysis and modeling. The course covers topics such as probability, statistics, and risk assessment, all of which are essential skills for Actuaries.
Computer Scientist
Computer Scientists research and develop new computing technologies. This course may be useful for aspiring Computer Scientists, as it provides a foundation in data structures and algorithms. The course covers topics such as object-oriented programming, data structures, and algorithms, all of which are essential skills for Computer Scientists.
Market Researcher
Market Researchers conduct research to identify and understand the needs and wants of consumers. This course may be useful for aspiring Market Researchers, as it provides a foundation in data collection and analysis. The course covers topics such as survey design, data visualization, and data interpretation, all of which are essential skills for Market Researchers.
Database Manager
Database Managers plan, implement, and maintain databases. This course may be useful for aspiring Database Managers, as it provides a foundation in database design and management. The course covers topics such as database design, database administration, and database security, all of which are essential skills for Database Managers.

Reading list

We've selected nine 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 Préparer les données pour l'exploration.
Provides a comprehensive guide to Python for data analysis. It covers various aspects of data analysis using Python, including data cleaning, transformation, and visualization. It valuable resource for anyone who wants to learn more about data analysis using Python.
Provides a practical guide to data wrangling using Python. It covers various techniques for data cleaning, transformation, and integration. It valuable resource for anyone who wants to learn more about data wrangling with Python.
Provides a comprehensive overview of data science for business. It covers various aspects of data science, including data collection, cleaning, analysis, and visualization. It valuable resource for anyone who wants to learn more about data science for business.
Provides a comprehensive guide to Tableau for data analysis. It covers various aspects of Tableau, including data visualization, data analysis, and data storytelling. It valuable resource for anyone who wants to learn more about Tableau for data analysis.
Provides a gentle introduction to machine learning. It covers various aspects of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. It valuable resource for anyone who wants to learn more about machine learning without getting too technical.
Provides a comprehensive overview of data ethics. It covers various aspects of data ethics, including data privacy, data security, and data bias. It valuable resource for anyone who wants to learn more about data ethics.
Provides a practical guide to doing data science. It covers various aspects of data science, including data collection, cleaning, analysis, and visualization. It valuable resource for anyone who wants to learn more about how to do data science.
Provides a comprehensive overview of data mining for business intelligence. It covers various aspects of data mining for business intelligence, including data collection, cleaning, analysis, and visualization. It valuable resource for anyone who wants to learn more about data mining for business intelligence.
Provides a gentle introduction to data analytics for beginners. It covers various aspects of data analytics, including data collection, cleaning, analysis, and visualization. It valuable resource for anyone who wants to learn more about data analytics without getting too technical.

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