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.
提供：
このコースについて
Aucune expérience des tableurs ou de données n’est requise. Tout ce dont vous avez besoin, ce sont des mathématiques de niveau secondaire.
学習内容
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
習得するスキル
- Collecte de données
- Tableurs
- Éthique des données
- Métadonnées
- SQL
Aucune expérience des tableurs ou de données n’est requise. Tout ce dont vous avez besoin, ce sont des mathématiques de niveau secondaire.
提供：
Grow with Google is an initiative that draws on Google's decades-long history of building products, platforms, and services that help people and businesses grow. We aim to help everyone – those who make up the workforce of today and the students who will drive the workforce of tomorrow – access the best of Google’s training and tools to grow their skills, careers, and businesses.
シラバス - 本コースの学習内容
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.
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.
Google データアナリティクス プロフェッショナル認定証について
Préparez-vous à une nouvelle carrière dans le domaine à forte croissance de l’analyse de données, sans avoir besoin d’expérience ni de diplôme. Bénéficiez d’une formation professionnelle conçue par Google avec la possibilité de vous connecter avec les employeurs les plus importants.
L’analyse de données est la collecte, la transformation et l’organisation de données afin de tirer des conclusions, de faire des prévisions et de permettre une prise de décision éclairée. A la fin des 8 cours de ce programme, vous aurez les compétences recherchées qui vous prépareront à un poste junior. Vous apprendrez avec des employés de Google, dont les bases en analyse de données ont servi de tremplin à leurs propres carrières. Vous pouvez obtenir le certificat en moins de 6 mois, à raison de 10 heures de cours par semaine. Vous allez vous préparer notamment à des postes d’analyste de données ou d’administrateur de base de données junior. 82 % des diplômés du Google Career Certificate ont constaté une évolution de carrière positive, comme un nouvel emploi, une promotion ou une augmentation de salaire dans les 6 mois suivant leur diplôme.² Découvrez tous les Google Career Certificates ici. ²Étude sur les résultats des étudiants Coursera, toute durée, pour le Google IT Support Certificate. Les données sont collectées à partir d’enquêtes sur la plateforme ou par e-mail et sont cumulatives, de janvier 2018 à janvier 2021.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合：
コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
この修了証をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
コースに登録する際、修了証のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。
Qu’est-ce que l’analytique de données ?
Les données sont un ensemble de faits qui peuvent prendre de nombreuses et différentes formes, comme des chiffres, des images, des mots, des vidéos, des observations, entre autres. Nous utilisons et créons des données tous les jours, comme lorsque nous diffusons une émission ou une chanson, ou que nous publions sur les réseaux sociaux.
L’analytique de données est la collecte, la transformation et l’organisation de ces faits pour tirer des conclusions, faire des prévisions et permettre une prise de décision éclairée.
Pourquoi commencer une carrière dans l’analytique de données ?
La quantité de données créée chaque jour est énorme. Chaque fois que vous utilisez votre téléphone, recherchez quelque chose en ligne, diffusez de la musique, faites des achats avec une carte de crédit, publiez sur les réseaux sociaux ou utilisez le GPS pour planifier un itinéraire, vous créez des données. Les entreprises doivent continuellement adapter leurs produits, leurs services et leurs outils et stratégies commerciales pour répondre à la demande des consommateurs, et réagir aux tendances émergentes. Pour cette raison, les profils d’analyste de données sont recherchés et payés de manière compétitive.
Les analystes de données donnent un sens aux données et aux chiffres pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions commerciales. Ils préparent, traitent, analysent et visualisent les données, découvrant des modèles et des tendances et répondant à des questions clés en cours de route. Leur travail permet à leur équipe élargie de prendre de meilleures décisions commerciales.
Quelle est l’expérience requise ?
Aucune expérience préalable des tableurs ou de l’analytique de données n’est requise. Tout ce dont vous avez besoin, ce sont des mathématiques de niveau secondaire et d’être curieux de savoir comment les choses fonctionnent.
Avez-vous besoin d’être fort en mathématiques pour réussir ce certificat ?
Vous n’avez pas besoin d’être un excellent mathématicien pour réussir le certificat. Il suffit d’être curieux et ouvert à l’apprentissage avec les chiffres (le langage des analystes de données). Être un bon analyste de données n’implique pas que les mathématiques ; il s’agit de poser les bonnes questions, trouver les meilleures sources pour répondre efficacement à vos questions et illustrer clairement vos résultats dans des visualisations.
Quelle plateforme de « tableur » est enseignée ?
Les participants peuvent choisir eux-mêmes la plateforme qu’ils souhaitent utiliser tout au long du programme, Google Sheets ou Microsoft Excel. Le choix en revient entièrement au participant, et toutes les activités du cursus peuvent s’effectuer sur l’une ou l’autre de ces plateformes.
Quels sont les outils ou plateformes inclus dans le programme de formation ?
Vous apprendrez à utiliser des outils et des plateformes d’analyse tels que des tableurs (Google Sheets ou Microsoft Excel), SQL, des outils de présentation (Powerpoint ou Google Slides), Tableau, RStudio et Kaggle.
Pourquoi s’inscrire au Google Data Analytics Certificate ?
Vous apprendrez l’ensemble des compétences requises pour devenir analyste de données junior ou associé dans le Google Data Analytics Certificate. Les analystes de données savent comment poser la bonne question ; préparer, traiter et analyser les données pour obtenir des informations clés ; partager efficacement leurs conclusions avec leurs partenaires ; et fournir des recommandations fondées sur les données pour des actions réfléchies.
Vous apprendrez ces compétences pratiques dans notre programme de certification grâce à des contenus interactifs (invites de discussion, questionnaires et activités) en moins de six mois, avec moins de 10 heures d’étude flexibles par semaine. En cours de route, vous étudierez un programme conçu avec la contribution des meilleurs employeurs et des leaders du secteur, tels que Tableau, Accenture et Deloitte. Vous aurez même l’occasion de réaliser une étude de cas que vous pourrez présenter à de potentiels employeurs pour mettre en valeur vos nouvelles compétences.
Une fois que vous aurez validé le programme, vous aurez accès à des ressources de recherche d’emplois et serez directement en contact avec les employeurs qui recrutent à un niveau junior en analytique de données.
Ce programme enseignera-t-il R ou Python ?
Ce programme enseigne le langage de programmation open source R. R est un excellent point de départ pour l’analyse des données fondamentale et offre aux débutants des packages utiles à appliquer à leurs projets. Le programme d’études ne couvre pas Python, mais nous vous encourageons à explorer Python à la fin du programme si vous souhaitez poursuivre votre parcours d’apprentissage.
Dois-je suivre le cours dans ordre précis ?
Nous recommandons fortement de suivre les cours dans l’ordre présenté, car le contenu de chaque cours s’appuie sur les connaissances acquises lors des cours précédents.
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
