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最初のコースです。各コースでは、初歩的なデータ アナリスト業務に必要なスキルを習得します。あらゆる組織で、プロセスの改善、商機とトレンドの見極め、新製品のリリース、慎重な意思決定などに、データ アナリストが必要とされています。このコースでは、Google が開発した実践的なカリキュラムを通じてデータ アナリティクスの世界を紹介します。教材では、データ アナリティクスに関する多数の主要トピックに触れながら、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概要がわかるよう工夫されています。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。
1. 基礎知識:データはあらゆるところにある
This course is part of Google データアナリティクス Professional Certificate
Instructor: Google Career Certificates
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(398 reviews)
Recommended experience
What you'll learn
データ、データ分析、データ エコシステムなど、データ アナリティクスの主な概念を定義、説明する
分析的思考を使った具体例を交えながら、分析的思考で自己評価をする
データ アナリティクスにおけるスプレッドシート、クエリ言語、データの可視化ツールの役割を理解する
具体的な業務/職位を挙げて、データ アナリストの役割を説明する
Skills you'll gain
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24 quizzes
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
Build your Data Analysis expertise
- Learn new concepts from industry experts
- Gain a foundational understanding of a subject or tool
- Develop job-relevant skills with hands-on projects
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There are 5 modules in this course
データは、日常生活や仕事における意思決定に役立ちます。このパートではまず、データ アナリティクスのプロセスや業務ツールを活用して、意思決定に必要な情報を導き出すための方法を学びます。並行して、このコースとプログラム全体が目指すものも紹介していきます。
What's included
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データ アナリストには、さまざまな役割をバランスよくこなすことが求められます。このパートでは、こうしたさまざまな役割と、アナリストに必要な主要なスキルについて学習します。また、分析的な思考方法と、それがデータ主導の意思決定にどう活かされるかについても探っていきます。
What's included
6 videos3 readings4 quizzes1 discussion prompt1 plugin
データには独自のライフサイクルがあり、データ アナリストはそのサイクルと関わりながら仕事を進めます。このパートでは、データ ライフサイクルとデータ アナリストの仕事が、それぞれこのプログラムの進行とどう関係しているかを学びます。また、データ分析プロセスで使うアプリケーションも紹介します。
What's included
5 videos6 readings6 quizzes1 discussion prompt1 plugin
すでに学んだように、スプレッドシート、クエリ言語およびデータ可視化ツールは、いずれもデータ アナリストの仕事で重要な役割を果たします。ここでは、関連する基本概念を詳しく学び、これらのツールの機能について例を見ていきます。
What's included
6 videos5 readings5 quizzes3 discussion prompts
あらゆる種類の企業がデータ アナリストの仕事を高く評価しています。このパートでは、こうした企業について、またアナリストがこれらの企業のために行う具体的な職務やタスクについて説明します。さらに、これらの企業の採用条件を満たすうえで、データアナリティクス プロフェッショナル認定証がどのように役立つかについても学びます。
What's included
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Instructor
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Learner reviews
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Reviewed on Dec 27, 2022
I enjoyed learning data analysis a lot on this course.
Reviewed on Nov 15, 2023
「公平性の妨げになる属性」についてテストで聞かれますが、教材に戻ってもはっきりとした答えがなくて同じ問題で2回間違えました。テストは基本的に「ん?」となりやすかったので、日本語ならではの問題かもしれません。例えば、事業タスクの「変更があれば」どうなるかですが、私はギャップ分析かと思いました。「何かを変えれば新しく課題が生まれる」ということを意図した問題ですか?そうでなければややこしい問題でした。
Reviewed on Feb 6, 2023
一つ一つ順を追ってデータ分析について理解していくことができました。部分的に知っていることが繋がっていくようなことも多々あり、また誤った思い込みに気づくこともでき、とても有意義でした。
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