Il s'agit du deuxième des quatre cours du certificat en Informatique décisionnelle Google. Dans ce cours, vous explorerez la modélisation des données et la manière dont les bases de données sont conçues. Ensuite, vous découvrirez 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 l'informatique décisionnelle 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 développer des compétences en informatique décisionnelle afin de vous préparer à une carrière dans ce domaine.

Le chemin vers la connaissance : Modèles de données et pipelines
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Le chemin vers la connaissance : Modèles de données et pipelines
Ce cours fait partie de Certificat Professionnel Google Business Intelligence
Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : Google Career Certificates
71 555 déjà inscrits
Inclus avec
716 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
Détails à connaître

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Élaborez votre expertise en Analyse des données
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Google

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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
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Révisé le 20 juil. 2024
well presented and easy to understand for beginners
Révisé le 28 mai 2023
Awesome from the theory point, however lacking when it comes to tools usage.
Révisé le 12 avr. 2023
Course materials [check], delivery [check], testing knowledge [check]. Thanks, Ed👏

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