Vous y êtes presque ! Il s'agit du septième et dernier cours du certificat Google Advanced Data Analytics. Dans ce cours, vous avez la possibilité de réaliser un projet de synthèse facultatif qui comprend des concepts clés de chacun des six cours précédents. Au cours de ce projet de capstone, vous utiliserez vos nouvelles compétences et connaissances pour développer des idées basées sur les données pour un problème commercial spécifique. Les employés de Google qui travaillent actuellement dans le domaine vous guideront tout au long de ce cours en fournissant des activités pratiques qui simulent des tâches pertinentes, en partageant des exemples de leur travail quotidien et en vous aidant à améliorer vos compétences en matière d'analyse de données pour préparer votre carrière.
Capstone sur l'analyse avancée des données de Google
Ce cours fait partie de Google Advanced Data Analytics (analyse avancée des données) Certificat Professionnel
Instructeur : Google Career Certificates
Enseignant de premier plan
43 773 déjà inscrits
Inclus avec
(969 avis)
Ce que vous apprendrez
Examiner les données pour identifier les modèles et les tendances
Construire des modèles en utilisant des techniques d'apprentissage automatique
Visualisation des données
Explorer les ressources en matière de carrière
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Préparation aux entretiens techniques
- Catégorie : Résumés exécutifs
Détails à connaître
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8 quizzes, 1 devoir
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise en Analyse des Données
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Google
Obtenez un certificat professionnel
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Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
Il y a 3 modules dans ce cours
Pour commencer, vous aurez une vue d'ensemble du projet de synthèse facultatif et de ses différences par rapport aux projets de fin d'études. Vous recevrez également des suggestions utiles pour mener à bien ce projet. Enfin, vous apprendrez à intégrer votre projet de base dans votre portfolio professionnel.
Inclus
10 vidéos9 lectures3 quizzes1 devoir2 laboratoires non notés
Vous examinerez des ressources professionnelles axées sur les données et conçues pour vous aider à naviguer efficacement sur le marché du travail. Vous obtiendrez également des conseils utiles pour peaufiner votre CV et vous préparer aux entretiens.
Inclus
10 vidéos7 lectures4 quizzes
Vous allez effectuer les dernières tâches nécessaires pour obtenir votre certificat Google Advanced Data Analytics. Nous vous félicitons !
Inclus
2 vidéos3 lectures1 quiz1 plugin
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of Illinois Urbana-Champaign
- Statut : [object Object]
Johns Hopkins University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
969 avis
- 5 stars
87,76 %
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Révisé le 13 sept. 2023
I learned a great deal. This is a well-designed online course. I'd highly recommend it to others seeking an entry point into the data realm.
Révisé le 30 nov. 2024
This course is outstanding and helpful, This is a friendly course, I learn allot about Data Science, Data Analyst after clearing this course.
Révisé le 10 sept. 2023
excelent course for developing skills on EDA process and good start on creating machine learning models that fits the data.
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Foire Aux Questions
Les organisations de tous types et de toutes tailles ont des processus commerciaux qui génèrent des volumes massifs de données. À chaque instant, toutes sortes d'informations sont créées par les ordinateurs, l'internet, les téléphones, les textes, la vidéo en continu, les photographies, les capteurs et bien d'autres choses encore. Dans le paysage numérique mondial, les données sont de plus en plus imprécises, chaotiques et non structurées. Alors que la vitesse et la variété des données augmentent de façon exponentielle, les organisations peinent à suivre le rythme.
La science des données et l'analytique des données avancée font partie d'un domaine d'étude qui utilise les données brutes pour créer de nouvelles façons de modéliser et de comprendre l'inconnu. Pour acquérir des connaissances, les entreprises s'appuient sur des professionnels des données pour acquérir, organiser et interpréter les données, ce qui permet d'éclairer les projets et les processus internes. Les data scientists et les analystes de données avancés s'appuient sur une combinaison de compétences essentielles, notamment les statistiques, les méthodes scientifiques, l'analyse des données et l'intelligence artificielle.
Un professionnel des données est un terme utilisé pour décrire toute personne qui travaille avec des données et/ou qui possède des compétences en matière de données. Au minimum, un professionnel des données est capable d'explorer, de nettoyer, de sélectionner, d'analyser et de visualiser des données. Il peut également être à l'aise avec l'écriture de code et avoir une certaine familiarité avec les techniques utilisées par les statisticiens et les ingénieurs en apprentissage automatique, notamment la construction de modèles, le développement de la pensée algorithmique et la construction de modèles d'apprentissage automatique.
Les professionnels des données sont responsables de la collecte, de l'analyse et de l'interprétation de grandes quantités de données au sein d'une variété d'organisations différentes. Le rôle d'un professionnel des données est défini différemment selon les entreprises. D'une manière générale, les professionnels des données possèdent des capacités techniques et stratégiques qui nécessitent des compétences analytiques plus avancées, telles que la manipulation des données, la conception expérimentale, la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique. Ils effectuent diverses tâches liées à la collecte, à la structuration, à l'interprétation, au suivi et à la communication des données dans des formats accessibles, ce qui permet aux parties prenantes de comprendre et d'utiliser les données de manière efficace. En fin de compte, le travail des professionnels des données aide les organisations à prendre des décisions éclairées et éthiques.
Les grands volumes de données - et la technologie nécessaire pour les gérer et les analyser - sont de plus en plus accessibles. Pour cette raison, les opportunités de carrière se sont multipliées pour les personnes capables de raconter des histoires à l'aide de données, comme les analystes de données seniors et les data scientists. Ces professionnels collectent, analysent et interprètent de grandes quantités de données au sein de différentes organisations. Leurs responsabilités nécessitent des compétences analytiques avancées telles que la manipulation des données, la conception expérimentale, la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique.