Préparer les données pour l'exploration

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Introduction

### Course Review: Préparer les données pour l'exploration In the rapidly evolving field of data analytics, having a strong foundation in data preparation is vital for aspiring data analysts. The Coursera course **Préparer les données pour l'exploration** is the third installment in the highly regarded Google Data Analytics Certificate program. This course is designed to equip learners with the practical skills and knowledge necessary to pursue entry-level data analyst positions. #### Overview **Préparer les données pour l'exploration** focuses on the essential competencies related to data preparation, an integral step in the data analytics process. Building on the concepts introduced in the first two courses, this course delves deeper into critical data topics, aiming to enhance your understanding and skills in data exploration. Learners will become proficient in utilizing tools such as spreadsheets and SQL functions, which are indispensable in the day-to-day operations of data analysts. #### Syllabus Breakdown 1. **Types and Structures of Data** Data is constantly generated in various formats, and understanding its structure is fundamental for effective analysis. This segment teaches the difference between structured and unstructured data, the methods of data collection, and the significance of data types and formats in preparation for analysis. 2. **Bias, Credibility, Privacy, Ethics, and Access** Ethical considerations are paramount when handling data. This part of the course emphasizes recognizing biases in datasets and ensuring data credibility. You will also explore the relationship between data ethics and privacy, promoting a responsible approach to data analysis. 3. **Databases: Where Data Lives** Most data is housed within databases; thus, knowing how to access and manipulate this data is crucial. This section guides you through extracting, filtering, and sorting data from databases and understanding metadata—vital for uncovering insights. 4. **Organizing and Protecting Your Data** Organizational skills can significantly impact the efficiency of an analyst. This module shares best practices for data organization and security, as well as conventions of file naming that facilitate smoother workflows. 5. **Optional: Engaging in the Data Community** Networking is a valuable tool for career advancement. This optional section encourages learners to develop a robust online presence, highlighting the importance of connecting with fellow data professionals. 6. **Course Challenge** The culmination of the course involves a comprehensive challenge that tests your understanding across the topics covered. You'll get hands-on experience applying your skills in spreadsheets and SQL while emphasizing best practices in data organization and security. #### Recommendation I highly recommend **Préparer les données pour l'exploration** for anyone looking to build a solid foundation in data analytics. The course offers a structured and engaging learning path, rich with practical insights and real-world applications that prepare participants for the challenges of data analysis. Whether you are a beginner aiming to enter the data analytics field or someone seeking a refresher on data preparation concepts, this course will undoubtedly provide valuable knowledge and skills. With interactive modules and a community-focused approach, you'll not only learn but also expand your professional network, which is crucial in today’s job market. Moreover, the course's emphasis on ethics and bias-related topics ensures that you will approach data analysis responsibly—an essential attribute for any modern data analyst. Overall, this course is a vital stepping stone for anyone serious about a career in data analytics. Happy learning!

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.

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.

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.

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.

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.

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.