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Google Career Certificates

データ分析という高成長分野での新しいキャリアに必要な力をつけることができます。経験や学位は必要ありません。Google 考案の専門的なトレーニングを受けることができます。データ分析とは、結論を導き出し、予測を立て、情報に基づいた意思決定を行うためにデータを収集、変換、整理することです。8 つのコースで、エントリーレベルの職につくための需要の高いスキルを身に付けます。実際にデータ分析の基礎から自身のキャリアを始めた Google の社員から学ぶことができます。週 10 時間以下の学習で、6ヶ月以内に修了が可能。ジュニアまたはアソシエイトデータアナリスト、データベース管理者などの職を得るための準備ができます。米国の Google 認定資格取得者の 75% が、認定資格修了後 6 か月以内にキャリアが向上したと報告しています* Google の全キャリア認定資格については、こちらをご覧ください。¹Burning Glass: レイバーインサイト(過去 12 カ月:2020 年 2 月 1 日~2021 年 1 月 31 日)*プログラム卒業生のアンケート回答:米国 2021 年

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What's inside

Eight courses

1. 基礎知識:データはあらゆるところにある

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。データ アナリスト業務に必要なスキルを習得します。このコースでは、データ アナリティクスの世界を紹介します。現職の Google データ アナリストが、一般的なアナリスト業務を遂行する方法を指導します。

2. データに基づいた意思決定を行うための問いかけ

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 2 つめのコース。データ主導の意思決定を行うための効果的な問いかけの方法を学びます。

3. 探索用データを準備する

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、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。

4.「ダーティー」なデータを「クリーン」にする

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。データのチェックやクリーニングの方法、結果の検証やレポートの作成方法を学びます。

5 .データを分析し、答えを導き出す

Google データアナリティクス プロフェッショナル認定の 5 つめのコースです。データ分析プロセスの「分析」フェーズを探求し、収集したデータの意味を理解します。表計算ソフトや SQL を使ってデータを整理し、フォーマットする方法を学び、データをさまざまな方法で見たり考えたりできるようにします。また、ビジネス上の目標を達成するために、データを使って複雑な計算を行う方法や、数式、関数、SQL クエリの使い方を学びながら、分析を進めていきます。

6. データ可視化(ビジュアライゼーション)による、データの共有

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 6 つめのコースです。このコースでは、データ分析プロセスを完了し、データから発見したことを視覚化、プレゼンテーションする方法を学びます。ビジュアル ダッシュボードなどのデータビジュアライゼーションの手法を活用して、データに命を吹き込んでいきます。

7. データ分析とR 言語

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 7 つめのコースです。このコースでは、R プログラミング言語と RStudio の使い方を学びます。R パッケージなど、R 特有のソフトウェア アプリケーションやツールについても学びます。R を使ってより優れた新しい手法でデータのクリーニング、整理、分析、可視化、レポート作成が可能になります。

8. 学びの総仕上げとしての最終課題:ケーススタディ

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 8 つめのコースです。オプションでケーススタディを行い、データ分析に関連する職に就くための就職活動に備えます。ケーススタディは、候補者の分析能力を評価するために雇用主がよく活用するものです。

Learning objectives

  • ジュニアまたはアソシエイトデータアナリストが日々の業務での実務とプロセスを深く理解する
  • 主要な分析スキル(データクリーニング、分析、可視化)とツール(スプレッドシート、sql、r プログラミング、tableau)を習得する
  • 分析のためのデータのクリーニングと整理の方法を理解し、表計算ソフト、sql、r プログラミングを使用して分析と計算を行う
  • ダッシュボード、プレゼンテーション、一般的に使用されるビジュアライゼーションプラットフォームでデータの調査結果を可視化し、提示する方法を学ぶ

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