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。
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。
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