Depuis quelques mois, je suis la formation de Data Analytics proposés par Google sur la plateforme Coursera. Ce programme complet et bien structuré offre une immersion profonde dans le monde de l’analyse de données, accessible pour un abonnement de 45€ par mois. Les cours sont en anglais mais il est possible si nécessaire d’afficher des traductions et sous-titres en français.
Un parcours de formation structuré en 8 parties
Le cursus de Google Data Analytics est découpé en huit sections de plusieurs modules qui couvrent des aspects fondamentaux et avancés de l’analyse de données. Chaque module est composée de plusieurs vidéos, lectures, glossaire et tests. Un QCM de 10 questions vient clore le module. Il est nécessaire de le valider pour passer au module suivant.
Pour chaque section validée, vous obtiendrez un certificat de Google.
Présentation des 8 sections de la formation Data Analytics de Google :
1. Foundations: Data, Data, Everywhere (Les bases)
La première section, intitulée « Foundations: Data, Data, Everywhere », pose les fondations essentielles de l’analyse de données. Elle offre une introduction aux concepts clés et à l’importance des données dans notre monde actuel. Vous apprendrez comment les données sont collectées, stockées et utilisées pour prendre des décisions éclairées. Cette section est cruciale pour comprendre le rôle omniprésent des données et leur potentiel pour transformer des entreprises et des industries.
Section en 4 modules
2. Prepare Data for Exploration (Préparer les données pour l’exploration)
La deuxième section – « Prepare Data for Exploration », se concentre sur la préparation des données pour une exploration approfondie.
Dans cette partie du cours, vous découvrirez comment ces données sont générées et comment les analystes décident quelles données utiliser pour l’analyse. Les notions de données structurées et non structurées, les types de données et les formats de données sont abordées.
Une première introduction à la plateforme Kaggle est également proposée.
Section en 5 modules
3. Ask Questions to Make Data-Driven Decisions (Poser des questions pour prendre des décisions basées sur les données)
Dans cette section, on aborde les techniques de questionnement efficaces qui aide à orienter l’analyse. Cette compétence est cruciale pour obtenir des insights significatifs qui peuvent influencer des décisions stratégiques. Poser les bonnes questions est souvent la clé pour débloquer des réponses précieuses cachées dans les données.
Section de 4 modules
4. Process Data from Dirty to Clean (Traiter les données)
La quatrième section, « Process Data from Dirty to Clean », vous guide à travers le processus de nettoyage des données. On y apprend à identifier et corriger les erreurs, à traiter les données manquantes et à normaliser les ensembles de données pour une analyse cohérente.
Cela inclut de savoir quoi faire lorsque vous n’avez pas suffisamment de données. J’ai appris également à connaître les échantillons aléatoires et à comprendre comment éviter les biais d’échantillonnage. Cette étape est souvent l’une des plus laborieuses, mais elle est indispensable pour assurer la qualité et la fiabilité des analyses.
Section de 6 modules
5. Analyze Data to Answer Questions (Analyser les données pour répondre aux questions)
Conversion et formatage des données, y compris comment les requêtes SQL peuvent aider à combiner les données.
On joue avec le langage SQL et on apprend les requêtes de base. La plateforme BigQuery est à nouveau à l’honneur dans cette section.
Section de 4 modules
6. Share Data Through the Art of Visualization (Partager les données grâce à l’art de la visualisation)
Il s’agit du sixième cours du Certificat Google en Analyse de Données. Vous apprendrez à visualiser et à présenter les données tout en complétant le processus d’analyse de données. Ce cours vous montrera comment les visualisations de données, telles que les tableaux de bord visuels, peuvent donner vie à vos données. Vous explorerez également Tableau, une plateforme de visualisation de données qui vous aidera à créer des visualisations efficaces pour vos présentations.
Gros morceau que cette section de visualisation ! Mais c’est passionnant 🙂
Section de 4 modules
7. Data Analysis with R Programming (Analyse de données avec la programmation R)
La 7ème section introduit la programmation en langage R. Vous découvrirez comment utiliser RStudio, l’environnement qui vous permet de travailler avec R, ainsi que les applications logicielles et les outils uniques à R, tels que les packages R. Vous découvrirez comment R vous permet de nettoyer, organiser, analyser, visualiser et rapporter des données. Cette compétence technique est un atout précieux pour toute personne souhaitant se spécialiser dans l’analyse de données.
Section de 5 modules
8. Google Data Analytics Capstone: Complete a Case Study (Projet de fin d’études en analyse de données : étude de cas)
Ce dernier cours donne l’opportunité de réaliser une étude de cas. Pour le moment, je ne sais pas en quoi cela consiste exactement mais il est clair que cela me donnera l’occasion d’évaluer mes compétences analytiques et de créer un portfolio.
Section de 4 modules
Une formation flexible adaptée à ma vie de freelance
Lorsque j’ai commencé ce cursus, mon objectif était d’y consacrer plusieurs heures par jour et de boucler le programme en 3 mois. Mais la réalité de mon quotidien de freelance m’a vite rattrapé ! Entre les projets clients, les imprévus et les responsabilités personnelles, j’ai dû ajuster mon planning. Désormais, je consacre environ une heure à 1h30 par jour à cette formation, ce qui me fait envisager un temps d’étude et d’abonnement à Coursera de six à sept mois avant de l’avoir complètement achevé.
Et vous, connaissiez-vous cette formation proposée par Google ? Qu’en pensez-vous ?
Liens :
- la plateforme Coursera
- la formation Google Data Analytics
- la plateforme Kaggle
- la plateforme d’analyse de données BigQuery
- l’application Tableau