必要な知識や経歴はどのようなものですか？

表計算ソフトやデータアナリティクスに関する業務経験は不要です。高校レベルの数学と、ものの仕組みに対する好奇心があれば十分です。

カリキュラムで学ぶツールやソフトは何ですか？

表計算ソフト（Google スプレッドシートまたは Excel）、SQL、プレゼンテーションツール（PowerPoint または Google スライド)、Tableau、RStudio、Kaggle などの分析ツールとプラットフォームの使い方を学びます。

学習で使用する表計算ソフトは何ですか？

このプログラムで使用する表計算ソフトは、Google スプレッドシートか Microsoft Excel のどちらかを受講者ご自身で選べます。どちらを選んでも構いません。どちらのスプレッドシートでもコース課題はすべてこなせます。

コースは特定の順番で受講する必要がありますか？

各プログラムのコースは、以前のコースの情報を基に構成されているため、提示された順序で受講することを強くおすすめします。

What will I get if I subscribe to this Certificate?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

4.「ダーティー」なデータを「クリーン」にする

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kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

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4.「ダーティー」なデータを「クリーン」にする

Q: 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を受講するメリットは何ですか？

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。

Q: 必要な知識や経歴はどのようなものですか？

表計算ソフトやデータ アナリティクスに関する業務経験は不要です。高校レベルの数学と、ものの仕組みに対する好奇心があれば十分です。

Q: 認定証を取得するためには、数学に強くなければいけませんか？

認定証を取得するためには、数学の天才である必要はありません。好奇心があり、（データ アナリストにとっての言語である）数字を使って学ぶことに抵抗感がなければ大丈夫です。有能なデータ アナリストには、数学だけではなく、正しい疑問を持つこと、その疑問に適切な答えを見出すために最適な情報源を見つけること、結果を明確に視覚化した資料で示すことが求められます。

Q: カリキュラムで学ぶツールやソフトは何ですか？

表計算ソフト（Google スプレッドシートまたは Excel）、SQL、プレゼンテーション ツール（PowerPoint または Google スライド)、Tableau、RStudio、Kaggle などの分析ツールとプラットフォームの使い方を学びます。

Dieser Kurs ist Teil von Google データアナリティクス (berufsbezogenes Zertifikat)

Dozent: Google Career Certificates

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6 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

51 Bewertungen

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan

2 Wochen bei 10 Stunden eine Woche

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

97%

Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen

6 Module

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan

2 Wochen bei 10 Stunden eine Woche

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

データ完全性と、データ完全性のリスクについて定義する
データベース内の文字列変数のクリーニングに、基本的な SQL 関数を当てはめる
データベースで使用する、基本的な SQL クエリを作成する
データクリーニングの結果を検証するためのプロセスについて説明する

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Sample Size Determination
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Probability & Statistics

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Google Sheets

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Google データアナリティクス (berufsbezogenes Zertifikat)

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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 6 Module

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 4 つめのコースです。このコースでは、1～3 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 を使ったデータのチェックやクリーニングの方法、またデータクリーニング結果の検証やレポートの作成方法についても学びます。また、現職の Google データアナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。

この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータアナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。このコース修了後の目標は以下の通りです。 - データ完全性を確認する方法を学ぶ。 - 表計算ソフトを使ったデータクリーニングの方法を学ぶ。 - データベースで使用する、基本的な SQL クエリを作成できる。 - データクリーニングと変換に基本的な SQL 関数を当てはめることができる。 - データクリーニングの結果を検証する方法を理解する。 - データクリーニングのレポートの要素と重要性を理解する。

このパートでは、データを準備する方法を考えるにあたり、なぜデータ完全性が優れた意思決定に重要であるかについてご説明します。データがどのように生成され、データアナリストが分析のために収集するデータを決定する際に活用する手法についても学びます。また、構造化データと非構造化データ、データ型、データフォーマットについても学びます。

Das ist alles enthalten

8 Videos9 Lektüren6 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in

8 VideosInsgesamt 33 Minuten

はじめに：完全性の確保4 Minuten
なぜデータ完全性が重要なのか3 Minuten
目的とデータ完全性の両立3 Minuten
不十分なデータへの対応4 Minuten
サンプルサイズの重要性3 Minuten
統計的検定力を活用する5 Minuten
最適なサンプルサイズを決定する5 Minuten
データの信頼性を評価する6 Minuten

9 LektürenInsgesamt 85 Minuten

コースのシラバス10 Minuten
データ完全性とコンプライアンス10 Minuten
目的とデータの整合性 10 Minuten
データに問題が見つかった時の対処法10 Minuten
サンプルサイズの計算10 Minuten
データがない場合の対処法10 Minuten
サンプルサイズの計算10 Minuten
誤差の範囲について10 Minuten
用語集：用語と定義5 Minuten

6 AufgabenInsgesamt 82 Minuten

ウィークリーチャレンジ 1 40 Minuten
データ完全性と分析の目的に関する知識をテストする6 Minuten
振り返り：クリーニング前の取り組みが重要な理由 20 Minuten
不十分なデータに関する知識をテストする6 Minuten
データテストに関する知識をテストする6 Minuten
誤差の範囲に関する知識をテストする4 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

交流してみよう10 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 10 Minuten

振り返り：データアナリティクス認定ロードマップ10 Minuten

データアナリストは皆、分析を行うさいにクリーンなデータを求めています。このパートでは、クリーンなデータとダーティなデータの違いについて学びます。また、表計算ソフトやその他のツールを使ったデータクリーニングのテクニックもご紹介します。

Das ist alles enthalten

10 Videos5 Lektüren6 Aufgaben1 Plug-in

10 VideosInsgesamt 66 Minuten

データクリーニングをしましょう3 Minuten
データクリーニングの重要性6 Minuten
アンジー：データクリーニングが好きな理由1 Minute
ダーティデータの把握と修復5 Minuten
データクリーニングのツールとテクニック6 Minuten
複数のソースからのデータクリーニング6 Minuten
表計算ソフトのデータクリーニング機能8 Minuten
データクリーニングプロセスの最適化14 Minuten
さまざまな視点からデータを見る10 Minuten
さらなるデータクリーニングの手法7 Minuten

5 LektürenInsgesamt 55 Minuten

ダーティデータとは？10 Minuten
データクリーニングに潜む落とし穴10 Minuten
ワークフローの自動化10 Minuten
学習ログ：データクリーニングのアプローチを確立する20 Minuten
用語集：用語と定義5 Minuten

6 AufgabenInsgesamt 180 Minuten

ウィークリーチャレンジ 240 Minuten
クリーンデータとダーティデータに関する知識をテストする8 Minuten
実践編：表計算ソフトを使ったデータクリーニング60 Minuten
データクリーニングに関する知識をテストする6 Minuten
実践編：表計算ソフトの関数を活用したデータクリーニング60 Minuten
表計算ソフトのデータクリーニングに関する知識をテストする6 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 30 Minuten

データ完全性：「クリーン」と「ダーティー」30 Minuten

データクリーニングのさまざまな方法を知っておくと、データアナリストの仕事がぐっと楽になります。このパートでは、SQL を使用してデータクリーニングを行う方法を確認します。SQL で使えるクエリや関数を使って、データのクリーニングや変換を行い、分析に使える状態にする方法を探ります。

Das ist alles enthalten

9 Videos5 Lektüren6 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in

9 VideosInsgesamt 49 Minuten

SQL を使ったデータクリーニング1 Minute
サリー：SQL への愛3 Minuten
SQL の機能を理解する3 Minuten
表計算ソフトと SQL の違い4 Minuten
よく使われる SQL クエリ6 Minuten
エヴァン：SQL を楽しむ 3 Minuten
SQL を使った文字列変数のクリーニング13 Minuten
高度なデータクリーニング関数その 16 Minuten
高度なデータクリーニング関数その 29 Minuten

5 LektürenInsgesamt 45 Minuten

ジュニアデータアナリストとして SQL を活用する10 Minuten
SQL の方言とその活用法10 Minuten
オプション：顧客データセットを BigQuery にアップロードする10 Minuten
オプション: 店舗取引データセットを BigQuery にアップロードする10 Minuten
用語集：用語と定義5 Minuten

6 AufgabenInsgesamt 199 Minuten

ウィークリーチャレンジ 345 Minuten
実践編：SQL データ処理時間60 Minuten
SQL に関する知識をテストする6 Minuten
実践編: SQL を使用したデータクリーニング60 Minuten
SQL クエリに関する知識をテストする8 Minuten
振り返り：SQL に関する課題20 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

SQL コードのデバッグ 10 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 30 Minuten

SQL を活用したデータクリーニング30 Minuten

データのクリーニングは、データ分析プロセスにおいて不可欠なステップです。クリーニングの検証とレポートは、データが次のステップに進む準備ができていることを示す手段でもあります。このパートでは、データクリーニングの検証とレポート作成に関わるプロセスと、そのメリットについて学んでいきます。

Das ist alles enthalten

6 Videos4 Lektüren4 Aufgaben

6 VideosInsgesamt 28 Minuten

結果の検証とレポート3 Minuten
クリーニングとデータの期待値5 Minuten
データクリーニングの最終ステップ8 Minuten
クリーニングの変遷を捉える6 Minuten
なぜ文書化が重要なのか3 Minuten
フィードバックとクリーニング2 Minuten

4 LektürenInsgesamt 35 Minuten

データクリーニングの検証：チェックリスト10 Minuten
変更ログを導入する10 Minuten
データクリーニングをスピーディーに行うための高度な関数10 Minuten
用語集：用語と定義5 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 74 Minuten

ウィークリーチャレンジ 440 Minuten
手動データクリーニングの知識をテストする8 Minuten
振り返り：変更ログを作成する20 Minuten
クリーニングプロセスの文書化に関する知識をテストする6 Minuten

効果的なレジュメを作成することは、データアナリティクスのキャリアを歩む上で役に立ちます。このパートでは、自分の長所と適用できる経験を強調するレジュメの作成に重点を置いて、求職活動のプロセスに関するあらゆることを学びます。まだ求人に応募していない方でも、この機会にぜひレジュメを充実させましょう。メジャーリーグでの初シーズンのスプリングトレーニングのように、これは見逃せないものです。

Das ist alles enthalten

8 Videos3 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema

8 VideosInsgesamt 35 Minuten

データアナリストの採用プロセスについて 1 Minute
データアナリストの就職・転職活動プロセス7 Minuten
レジュメを作成する9 Minuten
レジュメをユニークなものにする3 Minuten
ジョセフ：データ産業における黒人・アフリカ系アメリカ人のインクルージョン2 Minuten
過去の職務経験を活かす5 Minuten
ケイト：データアナリストとしての私のキャリアパス4 Minuten
興味のある分野は？4 Minuten

3 LektürenInsgesamt 30 Minuten

YouTube で CareerCon の資料を見る10 Minuten
レジュメにプロとしてのスキルを追加する10 Minuten
レジュメにソフトスキルを追加する10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 180 Minuten

実践編：レジュメを作成する60 Minuten
実践編：レジュメにスキルを追加する60 Minuten
実践編：レジュメに経験を追加する60 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

レジュメのベストプラクティスを共有する10 Minuten

用語集で用語と定義を確認し、コースチャレンジに備えましょう。その後、サンプルサイズの重要性、データの完全性、データとビジネス上の目的との関連性に関する知識を、クイズを通して実証しましょう。また、表計算ソフトと SQL の両方で、データクリーニングの技術を適用する機会もあります。最後に、データクリーニングのプロセスと結果を文書化し、レポートし、検証しましょう。

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2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

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(13 Bewertungen)

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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4 stars
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3 stars
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Zeigt 3 von 51 an

Geprüft am 1. Sep. 2024

データをクリーンにすることは、おそらく全ての業務に通じることだと思います。

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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。

認定証を取得するためには、数学の天才である必要はありません。好奇心があり、（データアナリストにとっての言語である）数字を使って学ぶことに抵抗感がなければ大丈夫です。有能なデータアナリストには、数学だけではなく、正しい疑問を持つこと、その疑問に適切な答えを見出すために最適な情報源を見つけること、結果を明確に視覚化した資料で示すことが求められます。

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