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
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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4.7
98%
(407 reviews)
Beginner level
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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
Details to know
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Assessments
24 assignments
Taught in Japanese
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
Build your Data Analysis expertise
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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 assignments1 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 assignments1 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 assignments3 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
Instructor ratings
4.8 (112 ratings)Offered by
Why people choose Coursera for their career
Felipe M.
Learner since 2018
"To be able to take courses at my own pace and rhythm has been an amazing experience. I can learn whenever it fits my schedule and mood."
Jennifer J.
Learner since 2020
"I directly applied the concepts and skills I learned from my courses to an exciting new project at work."
Larry W.
Learner since 2021
"When I need courses on topics that my university doesn't offer, Coursera is one of the best places to go."
Chaitanya A.
"Learning isn't just about being better at your job: it's so much more than that. Coursera allows me to learn without limits."
Learner reviews
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KS
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Reviewed on Feb 7, 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。
HT
5
Reviewed on Nov 1, 2022
わかりやすく、刺激的で、自分で勉強しようという気持ちにさせてくれました。自分自身でさらにいろいろなことを調べているところです。
CT
5
Reviewed on Sep 21, 2022
データアナリティクスについて、広く網羅的にまとめられており、初学者もイメージしやすい内容となっている。データのバイアスについての言及などデータアナリストの倫理についても触れられている。
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Frequently asked questions
データとは、数値、画像、文字、動画、観測項目など、多様な形態を取る事実の集まりです。私たちは、番組や音楽をストリーミングしたり、ソーシャルメディアに投稿したり、日常的にデータを使い、生み出しています。
データ アナリティクスとは、結論を導き出し、予測を行い、情報に基づいた意思決定をするために、これらの事実を収集、変換、整理することです。
日々膨大なデータが生み出されています。携帯電話を使い、ウェブで検索し、音楽をストリーミングし、クレジットカードで買い物をし、SNS に投稿し、GPS でルート検索する、そのたびにデータが作成されます。企業は、消費者の需要に応え、新たなトレンドに対応するために、自社の製品、サービス、ツール、事業戦略を絶えず調整していく必要があります。このため、データ アナリストには常に需要があり、給与も高くなっています。
組織が適切なビジネス上の判断を下せるよう、データ アナリストはデータと数値を解釈します。データの準備、処理、分析、視覚化を通じて、パターンや傾向を発見し、重要な疑問に答えていきます。データ アナリストの仕事によって、チーム全体として適切なビジネス上の判断を下せるのです。
表計算ソフトやデータ アナリティクスに関する業務経験は不要です。高校レベルの数学と、ものの仕組みに対する好奇心があれば十分です。
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