Il s'agit du deuxième des trois cours du certificat Google Business Intelligence. Dans ce cours, vous explorerez la modélisation des données et la façon dont les bases de données sont conçues. Vous découvrirez ensuite les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) qui permettent d'extraire les données des systèmes sources, de les transformer dans des formats permettant l'analyse et de piloter les processus et les objectifs de l'entreprise. Les employés de Google qui travaillent actuellement dans le domaine de la BI vous guideront tout au long de ce cours en vous proposant des activités pratiques qui simulent des tâches professionnelles, en partageant des exemples tirés de leur travail quotidien et en vous aidant à acquérir des compétences en matière de Business Intelligence afin de vous préparer à une carrière dans ce domaine.
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Le chemin vers la connaissance : Modèles de données et pipelines
Ce cours fait partie de Google Business Intelligence Certificat Professionnel
Instructeur : Google Career Certificates
Enseignant de premier plan
44 477 déjà inscrits
Inclus avec
(538 avis)
Ce que vous apprendrez
Modélisation des données pour répondre aux questions de l'entreprise.
Appliquer le processus ETL à des scénarios sur le lieu de travail
Explorer les outils ETL
Construire un pipeline pour fournir les données nécessaires
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Extraction, transformation et chargement (ETL)
- Catégorie : Transformation des données
- Catégorie : Gestion des données
- Catégorie : Optimisation de la base de données
- Catégorie : Google Dataflow/Google BigQuery
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18 quizzes, 1 devoir
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 4 modules dans ce cours
Vous commencerez ce cours en explorant la modélisation des données, les schémas communs et les éléments de base de données. Vous verrez comment les besoins de l'entreprise déterminent les types de systèmes de base de données que les professionnels de la BI mettent en œuvre. Ensuite, vous découvrirez les pipelines et les processus ETL, qui sont des outils permettant de déplacer les données et de s'assurer qu'elles sont accessibles et utiles.
Inclus
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Vous en apprendrez davantage sur les systèmes de base de données, y compris les marts de données, les lacs de données, les entrepôts de données et les processus ETL. Vous étudierez également les cinq facteurs de performance des bases de données : la charge de travail, le débit, les ressources, l'optimisation et la contention. Enfin, vous verrez comment concevoir des requêtes efficaces qui permettent de tirer le meilleur parti d'un système.
Inclus
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Vous découvrirez les techniques d'optimisation, notamment les tests de qualité ETL, la validation des schémas de données, la vérification des règles de gestion et les tests de performance généraux. Vous explorerez également l'intégrité des données et apprendrez comment les contrôles de qualité intégrés vous protègent contre les problèmes potentiels. Enfin, vous vous concentrerez sur la vérification des règles métier et les tests de performance généraux pour vous assurer que les pipelines répondent aux besoins de l'entreprise.
Inclus
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Vous réaliserez un projet de fin de cours en créant un processus de pipeline pour fournir des données à une table cible et en développant des rapports basés sur les besoins du projet. Vous vous assurerez également que le pipeline fonctionne correctement et qu'il existe des défenses intégrées contre les problèmes de qualité des données.
Inclus
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Avis des étudiants
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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. Les informations sont constamment créées par les ordinateurs, l'internet, les téléphones, les textes, la vidéo en continu, les photographies, les capteurs, etc. 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.
L'Informatique décisionnelle est le travail de collecte, de structuration, d'interprétation, de suivi et de reporting de ces données dans des formats accessibles qui permettent aux parties prenantes de les comprendre et de les utiliser efficacement. Les organisations s'appuient sur ces informations pour prendre de meilleures décisions stratégiques et opérationnelles. En conséquence, le marché est très demandeur de professionnels de l'informatique décisionnelle possédant les compétences et l'expertise nécessaires pour atteindre ces objectifs.
Les professionnels de l'informatique décisionnelle jouent un rôle essentiel dans de nombreuses organisations aujourd'hui. Ils utilisent les données pour aider à résoudre les problèmes commerciaux, en effectuant une variété de tâches qui permettent aux décideurs de comprendre et d'utiliser les données de manière efficace. Parmi les responsabilités courantes des professionnels de l'informatique décisionnelle figurent la collecte des exigences du projet auprès des parties prenantes, l'extraction et l'organisation de grands ensembles de données et la création de visualisations et de tableaux de bord pour communiquer des informations à d'autres personnes. Les organisations utilisent les informations qu'elles partagent pour prendre des décisions, développer de nouveaux processus, créer des stratégies commerciales et effectuer des analyses plus approfondies.
Le serveur d'authentification produisant de plus en plus de données, la demande de professionnels en informatique décisionnelle (BI) pour transformer ces données en informations utiles pour l'entreprise augmente. Les compétences décisionnelles (BI) sont transférables à des emplois dans de multiples secteurs, notamment les services financiers, l'éducation, les soins de santé et la fabrication. Le certificat en Informatique décisionnelle (BI) vous aidera à vous préparer à un emploi dans le domaine de l'informatique décisionnelle.