Formation : Analyse de données : SQL, visualisation et tableaux de bord

Formation en ligne gratuite · Débutant · 7 unités

Suis le processus d’analyse de la question à la recommandation : définir des indicateurs, évaluer les sources, interroger avec SQL, nettoyer, agréger, visualiser et présenter avec des tableaux de bord. Tu sauras mener une petite analyse complète avec un tableur, SQL et un outil de BI.

Par Studeli

Commencer par l'unité 1

Ce cours de Analyse de données est-il fait pour toi ?

Pour qui

Tu veux débuter en analyse de données (ou utiliser les données dans ton poste actuel) et tu maîtrises déjà les formules simples d’un tableur ; aucune programmation ni statistique n’est nécessaire.

Ce que tu vas apprendre en 7 unités

Chaque unité comprend les neuf outils d'étude

  • Guide d'Étude
  • Résumé
  • Leçons Interactives
  • Questions Pratiques
  • Flashcards
  • Explique-Le
  • Mots-Clés
  • Fiche Mémo
  • Carte Conceptuelle
  1. Décris le cycle de vie des données et les phases demander, préparer, traiter, analyser, partager et agir, et explique les métiers, les outils et les façons de raisonner des analystes de données.

    5 objectifs d'apprentissage
    1. 1.Explique ce qu’est l’analyse de données et comment elle aide à prendre des décisions
    2. 2.Décris le cycle de vie des données
    3. 3.Parcours les six phases d’une analyse de données
    4. 4.Raisonne comme un analyste de données
    5. 5.Décris les métiers et les outils de l’analytique des données
  2. Transforme un problème métier en questions d’analyse précises, identifie les parties prenantes et leurs besoins, et définis les indicateurs et les indicateurs clés de performance qui répondent aux questions.

    5 objectifs d'apprentissage
    1. 1.Cadre le problème métier avant de travailler sur les données
    2. 2.Pose des questions qui apportent des réponses utiles
    3. 3.Comprends les parties prenantes et travaille avec elles
    4. 4.Définis les indicateurs et les indicateurs clés de performance qui répondent aux questions
    5. 5.Fixe le périmètre et les critères de réussite d’une analyse
  3. Compare les sources et les types de données, évalue la crédibilité et les biais des données, et traite les données à caractère personnel dans le respect de la confidentialité et de l’éthique.

    5 objectifs d'apprentissage
    1. 1.Identifie l’origine des données et leur forme
    2. 2.Stocke et organise les données dans des fichiers, des tableurs et des bases de données
    3. 3.Évalue la crédibilité des données, leurs biais et leur adéquation à l’objectif
    4. 4.Protège les données à caractère personnel par des pratiques de confidentialité et de sécurité
    5. 5.Applique l’éthique des données tout au long d’une analyse
  4. Repère et corrige les doublons, les valeurs manquantes, les formats incohérents et les entrées non valides dans un tableur et en SQL, et documente chaque étape du nettoyage.

    5 objectifs d'apprentissage
    1. 1.Évalue l’intégrité des données et repère les données sales
    2. 2.Supprime les doublons et traite les valeurs manquantes
    3. 3.Standardise le texte, les formats et les types de données
    4. 4.Nettoie les données pas à pas dans un tableur et en SQL
    5. 5.Documente et vérifie le nettoyage
  5. Trie, filtre, regroupe et agrège les données, combine des tables et calcule des indicateurs de synthèse dans un tableur et en SQL pour répondre à une question d’analyse.

    6 objectifs d'apprentissage
    1. 1.Planifie une analyse et organise les données
    2. 2.Crée des champs calculés
    3. 3.Combine les données de plusieurs tables
    4. 4.Regroupe et agrège les données
    5. 5.Calcule et interprète les indicateurs statistiques
    6. 6.Vérifie les résultats et formule la réponse
  6. Choisis le graphique adapté à une question, conçois des visualisations claires et accessibles, évite les représentations trompeuses et crée des graphiques dans un outil d’informatique décisionnelle comme Tableau, Power BI ou Looker Studio.

    6 objectifs d'apprentissage
    1. 1.Choisis le graphique adapté à la question
    2. 2.Comprends comment les lecteurs lisent les graphiques
    3. 3.Conçois des graphiques clairs et ciblés
    4. 4.Utilise les couleurs à bon escient et rends les graphiques accessibles
    5. 5.Repère et corrige les graphiques trompeurs
    6. 6.Crée des graphiques dans un outil d’informatique décisionnelle
  7. Crée des tableaux de bord autour des indicateurs clés et présente tes constats sous la forme d’un récit de données clair, avec des recommandations et des limites, pour les parties prenantes.

    5 objectifs d'apprentissage
    1. 1.Planifie un tableau de bord selon son objectif et ses indicateurs clés
    2. 2.Conçois et crée un tableau de bord clair et interactif
    3. 3.Transforme une analyse en un récit de données clair
    4. 4.Présente les constats aux parties prenantes
    5. 5.Formule des recommandations, nuance les constats et fais-en la synthèse
Suivant : Python et pandas : NumPy, analyse et visualisation de données (Intermédiaire)

Tu sais écrire du Python simple (variables, boucles, fonctions, listes et dictionnaires), tu connais le processus d’analyse et tu veux analyser des données avec NumPy, pandas et des notebooks.

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