中Google データアナリティクス プロフェッショナル認定プログラムの 3 つめのコースです。このコースでは、1～2 つめのコースで学んだトピックの理解を深めながら、表計算ソフトや SQL などのツールを使って目的に合ったデータを抽出し活用する方法、データの整理と保護の方法など、より実践的なデータアナリティクススキルを身につけるための新しいトピックについても学びます。
3. 探索用データを準備する
您将学到什么
データ収集を行う際の判断材料について、説明できる
偏ったデータとそうでないデータの違いについて、説明できる
データベースの機能と構成要素に言及しながら、データベースについて説明できる
データ整理のベストプラクティスについて、説明できる
您将获得的技能
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
31 项作业
授课语言：日语
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累 Data Analysis 领域的专业知识
本课程是 Google データアナリティクス 专业证书 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专业证书。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 通过 Google 获得可共享的职业证书
该课程共有6个模块
私たちは日常生活の中でたくさんのデータを生み出しています。このコースでは、私たちがどのようにデータを生み出しているのか、またデータアナリストが分析のために収集するデータをどのように決定しているのかについて確認していきます。また、構造化データと非構造化データ、データの種類、データの形式について学び、それらのデータを分析するための準備についても考えます。
涵盖的内容
9个视频10篇阅读材料8个作业1个讨论话题2个插件
データアナリストがデータを扱うときには、データが偏っていないか、信頼できるかを常にチェックする必要があります。このパートでは、データにおけるさまざまな種類のバイアスを識別する方法と、データの信頼性を確保する方法を学びます。また、オープンデータ、データ倫理とデータプライバシーの関係や重要性についても学びます。
涵盖的内容
12个视频4篇阅读材料6个作业1个讨论话题
多くの場合、データを分析する時にはデータベースからデータにアクセスすることになります。データベースとは、データが保存されている場所です。このパートでは、データベースへのアクセス方法、データの抽出、フィルタ、並べ替えなど、データベースに関するあらゆることを学びます。また、メタデータのさまざまな種類とデータアナリストの活用方法を確認していきます。
涵盖的内容
12个视频8篇阅读材料11个作业1个插件
多くの仕事において、優れた整理整頓のスキルは大きな役割を果たしますが、データアナリティクスでも例外ではありません。このパートでは、データを整理し、安全に保管するためのベストプラクティスを学びます。また、データアナリストがファイル名の命名規則を用いて、どのようにタスクを整理しているのかについても学んでいきます。
涵盖的内容
4个视频4篇阅读材料4个作业1个插件
オンラインでの存在感を高めることは、求職者にとって大きな手助けとなります。このパートでは、オンラインにおける存在感を高めるための方法を探ります。また、他のデータアナリティクスのプロとネットワークを構築する利点についても学んでいきます。
涵盖的内容
6个视频3篇阅读材料1个作业
用語集で用語と定義を確認し、コースチャレンジに向けて準備しましょう。また、データ収集、データ倫理とプライバシー、バイアスに関する知識を練習問題でテストしましょう。 練習問題では、表計算ソフトや SQL 関数、フィルタリングや並べ替えなどの応用問題も出題されます。最後に、データアナリティクスのベストプラクティスでデータを保護し、整理する方法を学びましょう。
涵盖的内容
1个视频2篇阅读材料1个作业
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授课教师评分
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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已于 Jan 23, 2023审阅
取得データの質の評価（特にバイアスを取り除くポイント）、データ整理する規則性＆ガイドライン、データをSQLで処理する際の注意ポイントなど、頭でなんとなく分かっていたものの、このカリキュラムでうまく言語化されていて学習に役立った。今まで見落としていた内容を身に着けることができたのも大きなプラスである。
常见问题
データとは、数値、画像、文字、動画、観測項目など、多様な形態を取る事実の集まりです。私たちは、番組や音楽をストリーミングしたり、ソーシャルメディアに投稿したり、日常的にデータを使い、生み出しています。
データ アナリティクスとは、結論を導き出し、予測を行い、情報に基づいた意思決定をするために、これらの事実を収集、変換、整理することです。
日々膨大なデータが生み出されています。携帯電話を使い、ウェブで検索し、音楽をストリーミングし、クレジットカードで買い物をし、SNS に投稿し、GPS でルート検索する、そのたびにデータが作成されます。企業は、消費者の需要に応え、新たなトレンドに対応するために、自社の製品、サービス、ツール、事業戦略を絶えず調整していく必要があります。このため、データ アナリストには常に需要があり、給与も高くなっています。
組織が適切なビジネス上の判断を下せるよう、データ アナリストはデータと数値を解釈します。データの準備、処理、分析、視覚化を通じて、パターンや傾向を発見し、重要な疑問に答えていきます。データ アナリストの仕事によって、チーム全体として適切なビジネス上の判断を下せるのです。
Google データ アナリティクスプロフェッショナル認定プログラムでは、ジュニア データ アナリストやアソシエイト データ アナリストに必要なスキルセットを学びます。データ アナリストは、正しい質問を投げかけ、鍵となるインサイトが得られるようデータを準備、処理、分析し、ステークホルダーの役に立つよう結果を共有し、十分な検討を経た上で行動できるよう、データに基づいた提案を行うことができます。
この認定プログラムに参加し、対話型コンテンツ（ディスカッション、テスト、アクティビティ）を通じて、すきま時間を使って毎週 10 時間以内の学習を続けることにより、6 か月未満で業務にすぐに使えるスキルを学べます。Tableau、アクセンチュア、デロイトなど、トップ企業や業界リーダーの意見を参考に設計されたカリキュラムを利用して学習します。さらに、新しく身に着けたスキルセットを活かして、就職候補先企業に提出できるケーススタディも作成します。
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