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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.

Google Career Certificates

Enseignant de premier plan

12 748 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.6

(289 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

5 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.6

(289 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

5 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

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

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Google Analytics
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Ggplot2
  • Catégorie : Data-Driven Decision-Making
  • Catégorie : Analytical Skills
  • Catégorie : Data Storytelling
  • Catégorie : Rmarkdown
  • Catégorie : Dashboard
  • Catégorie : Data Validation
  • Catégorie : Data Cleansing
  • Catégorie : Spreadsheet Software
  • Catégorie : Data Ethics

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Français

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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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 - 8 séries de 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

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

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

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

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

Catégorie : Analytics
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Spreadsheet Software
Catégorie : Data Management
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Google Sheets
Catégorie : Analytical Skills
Catégorie : Data Literacy
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : SQL
Le nettoyage de données

Le nettoyage de données

COURS 422 heures

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

Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Design Elements And Principles
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Technical Communication
Catégorie : Tableau Software
Catégorie : Presentations
Catégorie : Dashboard
Catégorie : Web Content Accessibility Guidelines
Catégorie : Data Visualization Software

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

Catégorie : Tidyverse (R Package)
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Integrated Development Environments
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Development Environment
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : Package and Software Management
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Statistical Programming
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : R Programming

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

Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Spreadsheet Software
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Team Management
Catégorie : Decision Making
Catégorie : Business Analytics
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Quantitative Research
Catégorie : Analytical Skills
Catégorie : Communication
Catégorie : Expectation Management
Catégorie : Dashboard

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

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

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

Catégorie : Interviewing Skills
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Google Analytics
Catégorie : Portfolio Management
Catégorie : LinkedIn
Catégorie : Analytical Skills
Catégorie : Presentations
Catégorie : Research Reports
Catégorie : Data Visualization Software

Obtenez un certificat professionnel

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¹Basé sur les réponses au sondage sur les résultats des étudiants Coursera, États-Unis, 2021.