5 .データを分析し、答えを導き出す from Coursera

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。このプログラムでは、エントリーレベルのデータアナリストの仕事に就くために必要なスキルを身につけることができます。このコースでは、データ分析プロセスの「分析」フェーズを探求します。ここまでに学んだことを分析に応用し、収集したデータの意味を理解していきます。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。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。

- 分析のためにデータを整理する方法を学ぶ。

- データをフォーマットし、調整するためのプロセスを理解する。

- 表計算ソフトや SQL を使ったデータの集計方法を理解する。

- 表計算ソフトの数式や関数を使用してデータを計算する。

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。

- 分析のためにデータを整理する方法を学ぶ。

- データをフォーマットし、調整するためのプロセスを理解する。

- 表計算ソフトや SQL を使ったデータの集計方法を理解する。

- 表計算ソフトの数式や関数を使用してデータを計算する。

- SQL クエリを使用して計算する。

What's inside

Syllabus

分析に必要なデータを整理する

データを整理することで、分析に活用しやすくなります。このパートでは、並べ替えとフィルタリングによるデータ整理の重要性を学びます。また、表計算ソフトと SQL の両方でこれらのプロセスを確認し、分析のためのデータ準備を進めていきます。

データの書式設定と調整

データの分析フェーズに近づくにつれ、データをフォーマット化して準備する必要性を感じるでしょう。このパートでは、SQL クエリを使用してデータを結合する方法を含め、データの変換とフォーマット化に関するすべてを学びます。また、同僚からのフィードバックやサポートの価値、そしてそれがどのように新しい学びにつながり、自分の仕事に活かせるかを理解します。

分析のためのデータアグリゲーション

インサイトを高め、ビジネスの目標を達成するために、分析の一環としてデータを組み合わせる必要が生じることはよくあります。このパートでは、データの結合（集計）に関連する関数、手順、構文について学習します。また、表計算ソフトの複数のセルやデータベースの複数のテーブルから SQL クエリを使用してデータを結合する方法についても学びます。

データ演算の実行

演算は、データアナリストが分析中に行う最も一般的なタスクの 1 つです。このパートでは、スプレッドシートの数式、関数、ピボットテーブル、SQL のクエリなど、演算を行う際に役立つものを紹介します。また、SQL を使用して一時テーブルを管理することの利点についても学びます。

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

選択したキャリアに関連するスキルを教えるため、学習者のキャリアの目標と密接に関連しています。

エントリーレベルのデータアナリストの仕事を見つけるのに役立つコアスキルを開発します。

業界標準のツール（表計算ソフトとSQL）の使用法を教えています。

エントリーレベルのデータアナリストに求められる基本を築きます。

データアナリティクスに関するGoogleの認定プログラムに沿ったシラバスを提供しています。

ビジネス上の目標を達成するためにデータを活用する方法を段階的にガイドします。

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in 5 .データを分析し、答えを導き出す with these activities:

過去のコース資料を復習する

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過去のコースの資料を復習することで、分析の基礎を強化できます。

Show steps

過去のコースの資料を見つける
資料を読む
わからない部分があれば、講師やオンラインフォーラムで質問する

オンラインチュートリアルで学ぶ

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オンラインチュートリアルを視聴することで、分析の基礎を学び、SQL や表計算ソフトのスキルを向上させることができます。

Browse courses on SQL

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オンラインチュートリアルプラットフォームを見つける
分析に関するチュートリアルを選択する
チュートリアルを視聴し、演習問題を解く

スタディグループに参加する

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スタディグループに参加することで、他の学習者と協力し、分析の概念をより深く理解できます。

Browse courses on SQL

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スタディグループを見つける
スタディグループに参加する
他のメンバーと分析の概念を議論する

One other activity

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非営利団体でボランティアをする

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非営利団体でボランティアをすることで、データを分析して組織の目標を達成する方法を学ぶことができます。

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非営利団体を見つける
ボランティアとして参加する
データ分析のタスクに参加する

Career center

Learners who complete 5 .データを分析し、答えを導き出す will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Data Analyst

Data Analysts scour large volumes of data to uncover insights and trends. They are able to draw meaningful conclusions from raw data, using powerful analytical tools to unveil patterns and correlations. This course's focus on data analysis skills, such as data wrangling, data cleaning, and data visualization, provides a solid foundation for a Data Analyst's daily tasks.

See salaries and explore the career path for Data Analyst

Market Researcher

Market Researchers are responsible for understanding consumer behavior and trends. They analyze data to uncover insights that shape marketing campaigns and business strategies. This course's emphasis on analyzing data, understanding statistical techniques, and presenting findings aligns well with the requirements of a Market Researcher. It provides a solid grounding for professionals looking to enter this field.

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Business Analyst

Business Analysts help organizations improve their performance by analyzing data and identifying areas for optimization. They leverage analytical tools and techniques to model business processes, assess risks, and develop recommendations. This course's focus on data analysis, problem-solving, and communication skills lays the groundwork for a successful career as a Business Analyst.

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Data Scientist

Data Scientists delve into complex data to extract valuable insights and build predictive models. They possess expertise in data analysis, machine learning, and programming. This course provides a solid foundation in data analysis, data cleaning, and data manipulation techniques, enabling learners to pursue a career in Data Science.

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Financial Analyst

Financial Analysts evaluate financial data to assess the performance of investments and make recommendations on buying or selling stocks, bonds, or other financial instruments. This course's focus on data analysis, statistical techniques, and financial modeling can provide a strong foundation for aspiring Financial Analysts.

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Actuary

Actuaries use mathematical and statistical techniques to assess risk and uncertainty in fields such as insurance, finance, and healthcare. They analyze data to determine the probability of future events and make recommendations based on their findings. This course's emphasis on data analysis, probability theory, and statistical modeling aligns well with the core skills required for Actuaries.

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Operations Research Analyst

Operations Research Analysts apply analytical methods to improve the efficiency and effectiveness of business operations. They use data analysis, modeling, and optimization techniques to solve complex problems in areas such as supply chain management, logistics, and manufacturing. This course's focus on data analysis, problem-solving, and optimization can provide a valuable foundation for Operations Research Analysts.

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Quantitative Analyst

Quantitative Analysts use mathematical and statistical models to analyze financial data and make investment decisions. They develop and implement trading strategies, assess risk, and evaluate the performance of investment portfolios. This course's emphasis on data analysis, statistical modeling, and financial concepts provides a solid foundation for aspiring Quantitative Analysts.

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Risk Analyst

Risk Analysts identify, assess, and manage risks in various industries, including finance, insurance, and healthcare. They analyze data to evaluate the likelihood and impact of potential risks and develop mitigation strategies. This course's focus on data analysis, risk assessment techniques, and statistical modeling can provide a strong foundation for Risk Analysts.

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Statistician

Statisticians collect, analyze, interpret, and present data to provide insights for decision-making in various fields. They use statistical methods to design experiments, analyze data, and draw conclusions. This course's emphasis on data analysis, statistical techniques, and data visualization aligns well with the core skills required for Statisticians.

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Data Engineer

Data Engineers design, build, and maintain data pipelines and infrastructure to ensure the availability and integrity of data. They work closely with data analysts and scientists to transform raw data into a usable format for analysis. This course's focus on data wrangling, data cleaning, and data management techniques provides a valuable foundation for aspiring Data Engineers.

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Database Administrator

Database Administrators ensure the performance, security, and reliability of databases. They design, implement, and maintain database systems, ensuring that data is stored efficiently, accessed quickly, and protected from unauthorized access. This course's focus on data management, SQL, and database design can provide a solid foundation for Database Administrators.

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Data Architect

Data Architects design and implement data management solutions to meet the needs of an organization. They work with stakeholders to define data requirements, develop data models, and ensure data quality. This course's focus on data analysis, data modeling, and data management principles provides a valuable foundation for aspiring Data Architects.

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Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineers design, develop, and deploy machine learning models to solve complex problems. They work with data scientists to identify suitable algorithms, train models, and evaluate their performance. This course's focus on data analysis, machine learning concepts, and programming provides a solid foundation for aspiring Machine Learning Engineers.

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Software Engineer

Software Engineers design, develop, and maintain software applications. They work with data to build features, implement algorithms, and ensure software quality. This course's focus on data analysis, programming, and problem-solving provides a valuable foundation for Software Engineers who wish to specialize in data-driven applications.

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