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Analyse de données Google Certificat Professionnel

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Analyse de données Google Certificat Professionnel

Mettez-vous sur la voie rapide d'une carrière dans l'analytique des données. Dans ce programme de certificat, vous apprendrez des compétences très demandées et bénéficierez d'une formation à l'IA dispensée par des experts de Google. Apprenez à votre rythme, sans diplôme ni expérience.

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise

(159,418 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

Planning flexible
6 mois à raison de 10 heures par semaine
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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niveau Débutant

Expérience recommandée

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Vue d'ensemble

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

  • Apprenez les compétences analytiques clés (nettoyage, analyse et visualisation des données) et les outils (feuilles de calcul, SQL, programmation R, Tableau)

  • Comprendre comment nettoyer et organiser les données pour l'analyse, et effectuer des analyses et des calculs à l'aide de feuilles de calcul, de SQL et de la programmation R

  • Apprenez à visualiser et à présenter les résultats des données dans des tableaux de bord, des présentations et des plates-formes de visualisation couramment utilisées

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Stakeholder Communications
  • Catégorie : Data Presentation
  • Catégorie : Data Integrity
  • Catégorie : Analytical Skills
  • Catégorie : Interactive Data Visualization
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Data Validation
  • Catégorie : SQL
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Data Storytelling
  • Catégorie : Data Literacy
  • Catégorie : Interviewing Skills
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Data Cleansing
  • Catégorie : Data Quality

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Dashboard
  • Catégorie : Rmarkdown
  • Catégorie : Ggplot2
  • Catégorie : R Programming
  • Catégorie : Applicant Tracking Systems

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !

mai 2025

171 exercices pratiques

Certificat professionnel - 9 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Définir et expliquer les concepts clés de l'analyse des données, notamment les données, l'analyse des données et les écosystèmes de données.

  • Effectuer une auto-évaluation de la pensée analytique en donnant des exemples spécifiques de l'application de la pensée analytique.

  • Discutez du rôle des feuilles de calcul, des langages de requête et des outils de visualisation des données dans l'analyse des données.

  • Décrivez le rôle d'un analyste de données en vous référant spécifiquement aux emplois.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : SQL
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
Catégorie : Logiciel de Feuille de Calcul
Catégorie : Prise de décision fondée sur les données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Analytique
Catégorie : Maîtrise des données
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Business Analytics
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Langage de requête

Ce que vous apprendrez

  • Expliquez comment la feuille de route pour la résolution des problèmes s'applique aux scénarios d'analyse typiques.

  • Discutez de l'utilisation des données dans le processus de prise de décision.

  • Démontrer l'utilisation de feuilles de calcul pour accomplir les tâches de base de l'analyste de données, y compris la saisie et l'organisation des données.

  • Décrivez les idées clés associées à la pensée structurée.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Formules Excel
Catégorie : Prise de décision fondée sur les données
Catégorie : Tableau de bord
Catégorie : Communication avec les parties prenantes
Catégorie : Compétences analytiques
Catégorie : Logiciel de Feuille de Calcul
Catégorie : Maîtrise des données
Catégorie : Recherche quantitative
Catégorie : Gestion des attentes
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Résolution de problèmes

Ce que vous apprendrez

  • Expliquez quels sont les facteurs à prendre en compte lors de la prise de décisions concernant la collecte de données.

  • Discutez de la différence entre des données biaisées et non biaisées.

  • Décrire les bases de données en faisant référence à leurs fonctions et à leurs composants.

  • Décrivez les meilleures pratiques en matière d'organisation des données.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : SQL
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Sécurité des données
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Données non structurées
Catégorie : Gestion des métadonnées
Catégorie : Maîtrise des données
Catégorie : Google Sheets
Catégorie : Gestion des données
Catégorie : Accès aux données
Catégorie : Bases de données
Catégorie : Qualité des données

Ce que vous apprendrez

  • Définir les différents types d'intégrité des données et identifier les risques pour l'intégrité des données.

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

  • Développer des requêtes SQL de base pour les bases de données.

  • Décrivez le processus de vérification des résultats du nettoyage des données.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Intégrité des données
Catégorie : SQL
Catégorie : Détermination de la taille de l'échantillon
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
Catégorie : Data wrangling
Catégorie : Validation des données
Catégorie : Logiciel de Feuille de Calcul
Catégorie : Qualité des données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)

Ce que vous apprendrez

  • Discutez de l'importance d'organiser vos données avant l'analyse en utilisant des tris et des filtres.

  • Convertir et formater les données.

  • Appliquer l'utilisation des fonctions et de la syntaxe pour créer des requêtes SQL afin de combiner des données provenant 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 : SQL
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Logiciel de Feuille de Calcul
Catégorie : Validation des données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Tableaux croisés dynamiques et graphiques
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Langage de requête
Catégorie : Formules Excel
Catégorie : Intégration de données
Catégorie : Nettoyage des données

Ce que vous apprendrez

  • Décrivez l'utilisation des visualisations de données pour parler des données et des résultats de l'analyse des données.

  • Identifier Tableau comme un outil de visualisation de données et comprendre ses utilisations.

  • Expliquez ce que sont les histoires basées sur des données, en faisant référence à leur importance et à leurs caractéristiques.

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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Logiciel Tableau
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
Catégorie : Storytelling de données
Catégorie : Présentations
Catégorie : Visualisation interactive des données
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Maîtrise des données
Catégorie : Éléments et principes de conception
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Tableau de bord
Catégorie : Présentation des données

Ce que vous apprendrez

  • Décrire le langage de programmation R et son environnement de programmation.

  • Expliquer les concepts fondamentaux associés à la programmation en R, y compris les fonctions, les variables, les types de données, les tuyaux et les vecteurs.

  • Décrivez les options permettant de générer des visualisations dans R.

  • Démontrer une compréhension du formatage de base de R Markdown pour créer une structure et mettre en valeur le contenu.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : Environnement de développement
Catégorie : Tidyverse (Package R)
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
Catégorie : structures de données
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Visualisation statistique

Ce que vous apprendrez

  • Identifier les principales caractéristiques et attributs d'une étude de cas complète.

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

  • Discuter de l'utilisation des études de cas/portfolios dans la communication avec les recruteurs et les employeurs potentiels.

  • Prenez une longueur d'avance sur la concurrence en acquérant des compétences en IA auprès des experts de Google.

  • Boostez vos compétences en analyse des données grâce à l’IA
  • Nettoyer et préparer les données avec l’aide de l’IA
  • Organiser les données et créer des formules à l’aide de l’IA
  • Utiliser l’IA pour poser des questions plus efficaces
  • Créer des visualisations de données attrayantes grâce à l’IA
  • Améliorez votre code R à l’aide de l’IA

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Présentation des données
Catégorie : Communication
Catégorie : Analyse de valeur et de rentabilité
Catégorie : Gestion de portefeuille
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Compétences analytiques
Catégorie : Logiciel de Feuille de Calcul
Catégorie : Compétences en matière d'entretien
Catégorie : Storytelling de données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Tableau de bord
Catégorie : LinkedIn
Catégorie : Présentations

Ce que vous apprendrez

  • Découvrez vos compétences et explorez de nouvelles possibilités de carrière, avec l'aide d'outils tels que Career Dreamer.

  • Organisez vos applications avec Google Sheets.

  • Créez un CV qui se démarque et un plan de recherche d'emploi étape par étape, avec l'aide de Gemini.

  • Préparez-vous aux entretiens et entraînez-vous à répondre aux questions en utilisant NotebookLM et Gemini Live.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Développement de la main-d'œuvre
Catégorie : Résolution de problèmes
Catégorie : Prompt engineering
Catégorie : correspondance des affaires
Catégorie : L'image de marque
Catégorie : Résilience
Catégorie : Planification
Catégorie : Développement professionnel
Catégorie : Communication
Catégorie : Compétences en matière d'entretien
Catégorie : IA générative
Catégorie : Système de suivi des candidats

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.

Préparer un diplôme

Lorsque vous aurez terminé ce site Certificat Professionnel, vous pourrez peut-être faire reconnaître vos acquis si vous êtes admis et si vous vous inscrivez à l'un des programmes d'études en ligne suivants.¹

 

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Foire Aux Questions

¹ Median salary and job opening data are sourced from Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer and Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) All other job roles (8/1/2024 - 8/1/2025) ² Résultat professionnel positif (par exemple, nouvel emploi, promotion ou augmentation) dans les six mois suivant l'achèvement du programme. Sur la base d'une enquête auprès des diplômés du programme, États-Unis 2022.