Apprendre l'analyse des données : 1 Fondements

Table des matières

• Introduction Introduction

  • Bienvenue dans « Apprendre l'analyse des données : 1 Fondements »

    48 s
  • Connaître les prérequis

    32 s
  • Utiliser les fichiers d'exercice

    39 s
• 1. S'initier à l'analyse de données 1. S'initier à l'analyse de données

  • Définir l'analyse de données et le métier de data analyst

    2 m 19 s
  • Être un data worker

    3 m 23 s
  • Connaître les principaux rôles pour une équipe data et analytics

    3 m 11 s
  • Découvrir les différents métiers de la data science

    3 m
  • Connaître les compétences d'un data analyst

    3 m 27 s
• 2. Découvrir les principes fondamentaux de l'analyse de données 2. Découvrir les principes fondamentaux de l'analyse de données

  • Comprendre les données

    4 m 19 s
  • Connaître les champs et les types de données

    2 m 44 s
  • Utiliser des opérations et des fonctions pour créer de nouvelles données

    4 m 50 s
  • Appréhender la syntaxe

    2 m 18 s
  • Assimiler les instructions de base

    3 m 37 s
  • Défi: Lire en SQL

    1 m 4 s
  • Solution: Lire en SQL

    1 m 40 s
• 3. Comprendre les éléments clés pour l'analyse de données 3. Comprendre les éléments clés pour l'analyse de données

  • Savoir interpréter les données existantes

    2 m 37 s
  • Trouver les données existantes

    2 m 5 s
  • S'initier au nettoyage de données

    2 m 37 s
  • Comprendre les données et le flux de travail associé

    2 m 36 s
  • Comprendre les jointures

    1 m 55 s
  • Appréhender l'utilisation des jointures

    3 m 5 s
  • Défi: Utiliser les jointures

    34 s
  • Solution: Utiliser les jointures

    1 m 55 s
• 4. Réussir l'entame d'un projet data 4. Réussir l'entame d'un projet data

  • Découvrir la méthodologie CRISP-DM

    4 m
  • Éviter les erreurs courantes

    1 m 55 s
  • Apréhender les jeux de données Excel

    4 m 47 s
  • Prendre en main la visualisation de données

    3 m 5 s
  • Tirer profit des tableaux Excel

    3 m 19 s
• 5. Importer et exporter des données et gérer des connexions 5. Importer et exporter des données et gérer des connexions

  • Découvrir la gouvernance des données

    1 m 39 s
  • Comprendre les sources de données

    4 m 44 s
  • Extraire des valeurs au moyen de fonctions

    4 m 37 s
  • Travailler avec des connexions

    2 m 19 s
  • Faire du web scraping avec Excel

    2 m 11 s
• 6. Apréhender le nettoyage et la modélisation des données 6. Apréhender le nettoyage et la modélisation des données

  • Comprendre le processus d'intégration des données ETL

    1 m 36 s
  • Nettoyer les données avec des macros Excel

    4 m 43 s
  • Nettoyer les données avec Power Query

    3 m 21 s
  • Ajouter le module Power Pivot à Excel

    1 m 47 s
  • Modéliser les données avec Power Pivot

    3 m 31 s
  • Utiliser des incateurs de perfomance clés avec Power Pivot

    3 m 23 s
  • Défi: Renommer les en-têtes avec Power Query

    37 s
  • Solution: Renommer les en-têtes avec Power Query

    1 m 39 s
• 7. Mettre en œuvre des techniques classiques d'analyse de données 7. Mettre en œuvre des techniques classiques d'analyse de données

  • Convertir des données avec Power Query

    2 m 15 s
  • Trouver et supprimer les doublons

    4 m 22 s
  • Rechercher et remplacer des valeurs

    2 m 16 s
  • Découvrir la solution d'analyse de données Power BI

    3 m 44 s
  • Aborder les séries temporelles

    4 m 13 s
  • Travailler avec des tableaux croisés dynamiques

    2 m 10 s
  • Ajouter l'utilitaire d'analyse de données Analysis ToolPak à Excel

    2 m 57 s
  • Réaliser une régression linéaire simple avec Excel

    3 m 58 s
• Conclusion Conclusion

  • Conclure sur l'analyse de données (1ère partie)

    54 s