Fondations de l'analyse des données

Aperçu

In this course, you’ll learn to harness the volume & complexity of information to help businesses make better decisions. This is data analytics, and it powers insights across almost every industry, even ones you might not think of:

from fashion and government, to tech, sports and healthcare.

This course is the first in a series designed to prepare you for an entry level data analyst role. You don’t need any prior experience with analytics software, programming, or even data to succeed in this course.

Whether you’re looking to start a career in data analytics or level up in your current role, this course is for you. It’s designed to take you from no prior experience to leading your own end to end projects.

And, if you’re already working as a data analyst or in a similar role, you’ll find new strategies and insights to continue growing in your career. Starting out, you’ll learn what data is & the many forms it can take.

Then, you’ll get hands on with spreadsheets, a powerful tool for analyzing and visualizing data. You’ll explore real-world datasets throughout the video demos and the interactive labs, including hotel bookings, baby names, and home sales.

Finally, you’ll learn a structured approach for data analytics projects that works across industries. Plus, throughout this course, you’ll get hands-on with large language models, which are changing the nature of work.

They are not a replacement for your perspective, but they can augment your skills, serving as a thought partner for your practice. In this course, you’ll use LLMs to interpret data visualizations, run analyses, and more.

Data analytics is both analytical and creative. While you will crunch numbers, and that’s fun in its own right, you’ll also craft compelling stories to inspire action.

You’ll discover new things every day, work with people from all backgrounds, and see the real world impacts of your expertise.

Programme

• Les données et le rôle de l'analyste de données
Ce module introduit les concepts clés de l'analyse de données, en se concentrant sur les types de données, les formats, les rôles et l'écosystème entourant les données. Il explore diverses représentations de données, différencie les types de données et présente les formats de fichiers de données courants. De plus, il examine les responsabilités des différents rôles liés aux données et les opportunités de carrière dans ce domaine. Le module couvre également les forces et faiblesses des modèles linguistiques de grande taille (LLMs) et leurs applications dans l'analyse de données.
• Utilisation des feuilles de calcul pour l'analyse de données
Ce module fournit un guide pratique pour utiliser efficacement les feuilles de calcul, tant dans la vie quotidienne que dans un contexte professionnel. Il couvre les compétences de base nécessaires pour manipuler les feuilles de calcul, notamment Google Sheets. Vous explorerez divers cas d'utilisation, apprendrez à résoudre différents problèmes commerciaux avec des types de données spécifiques, et acquerrez une expérience pratique avec les tâches essentielles des feuilles de calcul. Il comprend également une comparaison des types de fichiers et leur lien avec les données structurées et non structurées, ainsi que des techniques pour organiser et analyser les données dans les feuilles de calcul.
• Visualisation des données dans les feuilles de calcul
Ce module plonge dans l'art de la visualisation des données, une compétence cruciale pour les analystes de données afin de communiquer efficacement les idées et de favoriser la prise de décision. Vous apprendrez le rôle des visualisations dans la narration avec des données, explorerez divers types de graphiques et de diagrammes, et développerez la capacité à créer et interpréter des représentations visuelles de données. Le module met l'accent sur les bonnes pratiques pour choisir la visualisation la plus appropriée pour différentes analyses. Vous examinerez également l'utilisation des LLMs pour aider à interpréter et créer des visualisations de données.
• Le cycle de vie de l'analyse de données
Ce module offre une exploration détaillée du cycle de vie de l'analyse de données, en mettant l'accent sur l'approche systématique nécessaire pour transformer des données brutes en idées exploitables. Vous apprendrez chaque étape du cycle de vie—de la définition du problème à l'évaluation de l'efficacité des décisions—et comment rassembler le contexte commercial et les exigences des parties prenantes pour affiner les questions commerciales. Le module couvre également le processus de détermination du type d'analyse approprié, l'impact des connaissances du domaine, et des outils comme la matrice de Rumsfeld pour garantir une analyse et une prise de décision complètes.

Enseigné par

Sean Barnes

Matières

Data Science