Data is everywhere, but turning it into insight requires more than technical skills. You'll learn about bias and its appearance in data, sharpen your analytical thinking skills, and understand how data ecosystems operate. You’ll learn to question assumptions, interpret findings by combining data and business knowledge, and understand why data-informed decisions empower businesses.
Introducing Data Analytics and Analytical Thinking
Introducing Data Analytics and Analytical Thinking
Ce cours fait partie de Spécialisation Google Data-Driven Decision Making
Instructeur : Google Career Certificates
Enseignant de premier plan
Inclus avec 
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niveau DĂ©butant
Expérience recommandée
3 heures à compléter
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Discuss the use of data in everyday life decisions
Explain the data analysis process, making specific reference to the ask, prepare, process, analyze, share, and act phases
Define key concepts involved in data analytics including data, data analysis, and data ecosystem
Explain the concept of data-driven decision-making including specific examples
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Data Quality
- Catégorie : Root Cause Analysis
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
septembre 2025
Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Google Data-Driven Decision Making
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 5 modules dans ce cours
Data analysis follows a six-phased process that requires ongoing review and iteration to ensure quality. In this part of the course, you'll learn what data analysis is, what happens after data analysis, and why data science specialization is important.
Inclus
2 vidéos3 lectures1 devoir
Data ecosystems bring together multiple elements—hardware, software tools, and users—to serve various purposes like data storage and production. In this part of the course, you'll learn what the data ecosystem is, and why blending data with business knowledge can be useful.
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2 vidéos2 lectures1 devoir
In this part of the course, you'll explore what key analytical skills are required and how to apply them in business scenarios.
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2 vidéos1 lecture1 devoir1 plugin
There are many ways to think—creative, abstract—but analytical thinking is crucial. In this part of the course, you'll learn aspects of analytical thinking, what questions data analysts ask when searching for solutions, and why data-driven approaches are more effective.
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4 vidéos1 lecture1 devoir
Review everything you've learned and take the assessment.
Inclus
2 lectures1 devoir
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Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitUniversity of California, Irvine
Statut : PrévisualisationAssociation of International Certified Professional Accountants
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Felipe M.
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Foire Aux Questions
Data is a group of facts that can take many different forms, such as numbers, pictures, words, videos, observations, and more. We use and create data everyday, like when we stream a show or song or post on social media.
Data analytics is the collection, transformation, and organization of these facts to draw conclusions, make predictions, and drive informed decision-making.
No prior experience with spreadsheets or data analytics required. All you need is high school level math and curiosity about how things work.
You don't need to be a math all-star to succeed in the certificate. You need to be curious, and open to learning with numbers (the language of data analysts). Being a strong data analyst is more than just math, it's like about asking the right questions, finding the best sources to answer your question effectively and illustrating your findings clearly in visualizations.
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