Google Data Analytics Professional Certificate

Structura cursului

Sunt puse la dispoziție 8  cursuri în acest pachet de certificare profesională::
 

• Cursul 1: Foundations: Data, Data, Everywhere
• Cursul 2: Ask Questions to Make  Data-Driven Decisions
• Cursul 3: Prepare Data for Exploration
• Cursul 4: Process Data from Dirty to Clean
• Cursul 5: Analyze Data to Answer Questions
• Cursul 6: Analyze Data to Answer Questions
• Cursul 7: Data Analysis with R Programming
• Cursul 8: Google Data Analytics Capstone: Complete a Case Study

• Cursul 1: Foundations: Data, Data, Everywhere:

1. Înțelegere a practicilor și proceselor utilizate de un analist de date junior sau asociat în munca lor de zi cu zi.
2. Aflarea de abilitățile analitice cheie (curățarea datelor, analiza datelor, vizualizarea datelor) și instrumentele (foi de calcul, programare SQL, R, Tableau) pe care le puteți adăuga în setul dvs. de instrumente profesionale.
3. Descoperire a unei varietăți de termeni și concepte relevante pentru rolul unui analist de date junior, cum ar fi ciclul de viață al datelor și procesul de analiză a datelor.
4. Evaluarea rolului analizei în ecosistemul de date.
5. Efectuarea de auto-evaluare a gândirii analitice.
6. Explorarea de oportunități de locuri de muncă disponibile la finalizarea programului și aflarea despre cele mai bune practici în căutarea unui loc de muncă.

• Cursul 2: Ask Questions to Make  Data-Driven Decisions:

1. Aflarea despre tehnici eficiente de interogare care pot ajuta la orientarea analizei.
2. Înțelegerea procesul de luare a deciziilor bazat pe date și modul în care analiștii de date prezintă concluziile.
3. Explorareaa unei varietăți de scenarii de afaceri din lumea reală pentru a sprijini înțelegerea întrebărilor și a luării deciziilor.
4. Descoperire a cum și de ce foile de calcul sunt un instrument important pentru analiștii de date.
5. Examinare de ideile cheie asociate cu gândirea structurată și cum pot ajuta analiștii să înțeleagă mai bine problemele și să dezvolte soluții.
6. Aflarea de strategii pentru gestionarea așteptărilor părților interesate, stabilind în același timp o comunicare clară cu o echipă de analiză a datelor pentru a atinge obiectivele de afaceri.

• Cursul 3: Prepare Data for Exploration:

1. Aflarea modalității cum decid analiștii ce date să colecteze pentru analiză.
2. Aflarea despre date structurate și nestructurate, tipurile de date și formatele de date.
3. Descoperire a cum să identificați diferite tipuri de prejudecăți în date pentru a vă asigura credibilitatea datelor.
4. Explorarea modului în care analiștii folosesc foi de calcul și SQL cu baze de date și seturi de date.
5. Examinarea datelor deschise și relația și importanța eticii datelor și a confidențialității datelor.
6. Înțelegere a modului de accesare a bazelor de date și extragerea, filtrarea și sortarea datelor pe care le conțin.
7. Aflarea celor mai bune practici pentru organizarea și păstrarea securității datelor.

• Cursul 4: Process Data from Dirty to Clean:

1. Descoperire de tehnici de curățare a datelor folosind foi de calcul.
2. Dezvoltarea interogărilor SQL de bază pentru utilizare pe baze de date.
3. Aplicarea funcțiilor SQL de bază pentru curățarea și transformarea datelor.
4. Înțelegere a cum să verificați rezultatele curățării datelor.
5. Explorarea elementelor și importanța rapoartelor de curățare a datelor.

• Cursul 5: Analyze Data to Answer Questions

1. Aflarea a cum să organizați datele pentru analiză.
2. Descoperirea proceselor de formatare și ajustare a datelor.
3. Înțelegere a cum să agregați date în foi de calcul și utilizând SQL.
4. Folosirea formulor și funcțiilor în foi de calcul pentru calculul datelor.
5. Aflarea a cum să finalizați calculele utilizând interogări SQL.    

• Cursul 6: Analyze Data to Answer Questions

1. Examinarea importanței vizualizării datelor.
2. Aflarea a cum să formați o narațiune convingătoare prin povești de date.
3. Înțelegere a cum să utilizați Tableau pentru a crea tablouri de bord și filtre de tablouri de bord.
4. Descoperire a  cum să utilizați Tableau pentru a crea vizualizări eficiente.
5. Explorarea principiilor și practicilor implicate cu prezentări eficiente.
6. Aflarea a cum să luați în considerare limitările potențiale asociate cu datele din prezentările dvs.
7. Înțelegere a cum să aplicați cele mai bune practici la o întrebare și răspuns cu publicul dvs.

• Cursul 7: Data Analysis with R Programming

1. Examinarea avantajelor utilizării limbajului de programare R.
2. Descoperire a cum să utilizați RStudio pentru a aplica R la analiza dvs.
3. Explorarea conceptelor fundamentale asociate cu programarea în R.
4. Explorarea conținutului și componentelor pachetelor R, inclusiv pachetul Tidyverse.
5. Înțelegerea cadrelor de date și utilizarea acestora în R.
6. Descoperirea opțiunilor pentru generarea de vizualizări în R.
7. Aflarea despre R Markdown pentru documentarea programării R.

• Cursul 8: Google Data Analytics Capstone: Complete a Case Study

Detalii suplimentare:

Indiferent dacă doriți să începeți o nouă carieră sau să o schimbați pe cea actuală, certificatele profesionale de pe Coursera vă ajută să vă pregătiți pentru locuri de muncă. Învață în ritmul tău, oricând și oriunde îți este cel mai convenabil. Înscrieți-vă și explorați o nouă carieră cu o perioadă de încercare gratuită de 7 zile. Puteți întrerupe învățarea sau puteți termina abonamentul în orice moment.

Platformă de acces: www.coursera.org

Link de acces: Google Data Analytics Professional Certificate
 
Pentru înscriere e nevoie să vă conectați cu o adresă de email.
Articol realizat de Todica Gheorghiță-Vasile-Expert formare profesională, Asociația Inceptus România
Sursa pozelor: www.canva.com