Description
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。
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するかを知る。
– 構造化データや非構造化データ、データ型、データ形式について学ぶ。
– データの信頼性を確保するために、データの中にあるさまざまな種類のバイアスを識別する方法を知る。
– データベースやデータセットに対して、データアナリストがどのように表計算ソフトや SQL を使用するかを学ぶ。
– オープンデータや、データ倫理とデータプライバシーの関連性および重要性を理解する。
– データベースにアクセスし、データを抽出、フィルタリング、並べ替えする方法について理解する。
– データを整理し、安全に管理するためのベストプラクティスを学ぶ。
What you will learn
データの種類と構造
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。
バイアス、信頼性、プライバシー、倫理、そしてアクセス
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。
データベースとは：データが存在する場所
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。
データの整理と保護
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。
