必要な知識や経歴はどのようなものですか？

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。

カリキュラムで学ぶツールやソフトは何ですか？

表計算ソフト（Google スプレッドシートまたは Excel）、SQL、プレゼンテーションツール（PowerPoint または Google スライド)、Tableau、RStudio、Kaggle などの分析ツールとプラットフォームの使い方を学びます。

学習で使用する表計算ソフトは何ですか？

このプログラムで使用する表計算ソフトは、Google スプレッドシートか Microsoft Excel のどちらかを受講者ご自身で選べます。どちらを選んでも構いません。どちらのスプレッドシートでもコース課題はすべてこなせます。

コースは特定の順番で受講する必要がありますか？

各プログラムのコースは、以前のコースの情報を基に構成されているため、提示された順序で受講することを強くおすすめします。

What will I get if I subscribe to this Certificate?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

3. 探索用データを準備する

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3. 探索用データを準備する

Q: 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を受講するメリットは何ですか？

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では、ジュニア データ アナリストやアソシエイト データ アナリストに必要なスキルセットを学びます。データ アナリストは、正しい質問を投げかけ、鍵となるインサイトが得られるようデータを準備、処理、分析し、ステークホルダーの役に立つよう結果を共有し、十分な検討を経た上で行動できるよう、データに基づいた提案を行うことができます。 この認定プログラムに参加し、対話型コンテンツ（ディスカッション、テスト、アクティビティ）を通じて、すきま時間を使って毎週 10 時間以内の学習を続けることにより、6 か月未満で業務にすぐに使えるスキルを学べます。Tableau、アクセンチュア、デロイトなど、トップ企業や業界リーダーの意見を参考に設計されたカリキュラムを利用して学習します。さらに、新しく身に着けたスキルセットを活かして、就職候補先企業に提出できるケーススタディも作成します。

Q: 必要な知識や経歴はどのようなものですか？

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。

Q: 認定証を取得するためには、数学に強くなければいけませんか？

認定証を取得するためには、数学の天才である必要はありません。好奇心があり、（データ アナリストにとっての言語である）数字を使って学ぶことに抵抗感がなければ大丈夫です。有能なデータ アナリストには、数学だけではなく、正しい疑問を持つこと、その疑問に適切な答えを見出すために最適な情報源を見つけること、結果を明確に視覚化した資料で示すことが求められます。

Q: カリキュラムで学ぶツールやソフトは何ですか？

表計算ソフト（Google スプレッドシートまたは Excel）、SQL、プレゼンテーション ツール（PowerPoint または Google スライド)、Tableau、RStudio、Kaggle などの分析ツールとプラットフォームの使い方を学びます。

Dieser Kurs ist Teil von Google データアナリティクス (berufsbezogenes Zertifikat)

Dozent: Google Career Certificates

7.542 bereits angemeldet

Bei enthalten

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6 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

65 Bewertungen

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan

2 Wochen bei 10 Stunden eine Woche

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

95%

Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen

6 Module

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65 Bewertungen

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan

2 Wochen bei 10 Stunden eine Woche

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

95%

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Was Sie lernen werden

データ収集を行う際の判断材料について、説明できる
偏ったデータとそうでないデータの違いについて、説明できる
データベースの機能と構成要素に言及しながら、データベースについて説明できる
データ整理のベストプラクティスについて、説明できる

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Collection
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Analytics
Kategorie: Data Security
Kategorie: Data Access
Kategorie: Data Management
Kategorie: Database Management
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Databases
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Data Sharing

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Google データアナリティクス (berufsbezogenes Zertifikat)

Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.

Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat von Google zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 6 Module

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。

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。

Das ist alles enthalten

9 Videos10 Lektüren8 Aufgaben1 Diskussionsthema2 Plug-ins

9 VideosInsgesamt 31 Minuten

データ探索とは4 Minuten
ハリー：良いデータインサイトとは3 Minuten
現実世界におけるデータ収集4 Minuten
収集すべきデータを判断する4 Minuten
データの形式について知る5 Minuten
構造化データを理解する2 Minuten
扱うデータ型を把握する4 Minuten
データテーブルの構成要素2 Minuten
ワイドデータとロングデータ4 Minuten

10 LektürenInsgesamt 95 Minuten

コースのシラバス10 Minuten
短期コースを希望する方へ 10 Minuten
オプション：診断テストのスコアとその意味10 Minuten
適切なデータを選択する10 Minuten
データフォーマットの実例10 Minuten
データの構造化について10 Minuten
データモデリングの階層とテクニック10 Minuten
ブール論理を理解する10 Minuten
データの変換10 Minuten
用語集:用語と定義5 Minuten

8 AufgabenInsgesamt 224 Minuten

オプション：データ分析経験者向けの診断テスト 24 Minuten
データ収集に関する知識をテストする6 Minuten
振り返り：非構造化データ20 Minuten
データ形式と構造に関する知識をテストする8 Minuten
実践編：関数の適用60 Minuten
実践編: Kaggle 入門編60 Minuten
データ型、フィールド、値に関する知識をテストする6 Minuten
*ウィークリーチャレンジ 1*40 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

交流してみよう10 Minuten

2 Plug-insInsgesamt 40 Minuten

振り返り：データアナリティクス認定ロードマップ10 Minuten
データ型を分類する30 Minuten

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。

Das ist alles enthalten

12 Videos4 Lektüren6 Aufgaben1 Diskussionsthema

12 VideosInsgesamt 36 Minuten

データ完全性の確保1 Minute
バイアス：問いかけから結論へ3 Minuten
バイアスのかかったデータ、そうでないデータ2 Minuten
データに潜むバイアスを理解する4 Minuten
良きデータソースを特定する3 Minuten
不良データとは3 Minuten
データ倫理入門5 Minuten
アレックス：データ倫理の重要性3 Minuten
データプライバシー入門2 Minuten
アンドリュー：データ活用における倫理3 Minuten
オープンデータの特徴4 Minuten
アンドリュー：倫理観に基づくデータ活用のステップ3 Minuten

4 LektürenInsgesamt 35 Minuten

データの匿名化10 Minuten
オープンデータに関する議論10 Minuten
オープンデータに関するサイトやリソース10 Minuten
用語集:用語と定義5 Minuten

6 AufgabenInsgesamt 124 Minuten

バイアスのない、客観的なデータに関する知識をテストする6 Minuten
データの信頼性に関する知識をテストする6 Minuten
データ倫理とプライバシーに関する知識をテストする 6 Minuten
実践編：Kaggle のデータセット60 Minuten
オープンデータに関する知識をテストする6 Minuten
*ウィークリーチャレンジ 2*40 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

バイアスについて考える10 Minuten

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。

Das ist alles enthalten

12 Videos8 Lektüren11 Aufgaben1 Plug-in

12 VideosInsgesamt 48 Minuten

データベースの概要2 Minuten
データベースの特徴4 Minuten
メタデータの探求4 Minuten
データアナリストとしてのメタデータの活用4 Minuten
メタデータを管理する3 Minuten
メーガン：メタデータを楽しむ3 Minuten
多様なデータソースを使う3 Minuten
スプレッドシート形式ファイルやデータベースからデータを取り込む4 Minuten
並べ替えとフィルタ6 Minuten
サンドボックス・課金オプションなど、BigQuery の設定について知る4 Minuten
BigQuery の使い方4 Minuten
BigQuery の実践7 Minuten

8 LektürenInsgesamt 75 Minuten

データアナリティクスにおける、データベースの役割10 Minuten
実践編：データセットの検証10 Minuten
メタデータの重要性10 Minuten
外部ソースからスプレッドシート形式への変換10 Minuten
一般公開データセットを探索する 10 Minuten
BigQuery の使用方法10 Minuten
徹底ガイド：SQL のベストプラクティス10 Minuten
用語集:用語と定義5 Minuten

11 AufgabenInsgesamt 336 Minuten

データベースの操作に関する知識をテストする6 Minuten
メタデータに関する知識をテストする8 Minuten
データソースへのアクセスに関する知識をテストする6 Minuten
実践編：スプレッドシートのデータを、並べ替えやフィルタでクリーンにする60 Minuten
振り返り：データベースや表計算ソフトでの並べ替えやフィルタについて考える20 Minuten
並べ替えやフィルタに関する知識をテストする8 Minuten
実践編：BigQuery 入門60 Minuten
実践編: BigQuery でカスタムテーブルを作成60 Minuten
実践編：SQL の活用60 Minuten
大規模データセットで SQL を使う知識をテストする8 Minuten
*ウィークリーチャレンジ 3*40 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 30 Minuten

主キーと外部キー30 Minuten

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。

Das ist alles enthalten

4 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Plug-in

4 VideosInsgesamt 11 Minuten

自分のデータに自信を持てるようにするために1 Minute
整理整頓を心掛ける5 Minuten
ファイル命名のすべて 3 Minuten
表計算ソフトにおけるセキュリティ機能3 Minuten

4 LektürenInsgesamt 45 Minuten

データ整理のガイドライン10 Minuten
学習ログ: ファイル構成と命名規則を見直す20 Minuten
セキュリティと分析のバランス10 Minuten
用語集:用語と定義5 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 76 Minuten

データ整理方法に関する知識をテストする 10 Minuten
振り返り：リソースを保護する20 Minuten
データ保護に関する知識をテストする6 Minuten
*ウィークリーチャレンジ 4*40 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 30 Minuten

効果的な命名と整理の方法30 Minuten

オンラインでの存在感を高めることは、求職者にとって大きな手助けとなります。このパートでは、オンラインにおける存在感を高めるための方法を探ります。また、他のデータアナリティクスのプロとネットワークを構築する利点についても学んでいきます。

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Lektüren1 Aufgabe

6 VideosInsgesamt 17 Minuten

データアナリストとしての存在感を高める1 Minute
オンラインでの存在感が重要な理由3 Minuten
オンラインでの存在感を高めるためのヒント4 Minuten
ネットワーク作りに関するノウハウ2 Minuten
メンターシップの利点4 Minuten
レイチェル：メンターはカギとなる存在3 Minuten

3 LektürenInsgesamt 30 Minuten

LinkedIn に登録し、利用を開始する10 Minuten
LinkedIn でつながりを築く10 Minuten
ネットワークを築く10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 20 Minuten

振り返り：Kaggle を活用し、オンライン上の存在感をさらに高める20 Minuten

用語集で用語と定義を確認し、コースチャレンジに向けて準備しましょう。また、データ収集、データ倫理とプライバシー、バイアスに関する知識を練習問題でテストしましょう。練習問題では、表計算ソフトや SQL 関数、フィルタリングや並べ替えなどの応用問題も出題されます。最後に、データアナリティクスのベストプラクティスでデータを保護し、整理する方法を学びましょう。

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren1 Aufgabe

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Dozent

Lehrkraftbewertungen

(12 Bewertungen)

Google Career Certificates

Google

386 Kurse16.499.907 Lernende

von

Google

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Google
5 .データを分析し、答えを導き出す
Kurs
Google
1. 基礎知識：データはあらゆるところにある
Kurs
Google
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
Kurs
Google
7. データ分析とR 言語
Kurs

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

5 stars
73,84 %
4 stars
21,53 %
3 stars
4,61 %
2 stars
0 %
1 star
0 %

Zeigt 3 von 65 an

Geprüft am 23. Jan. 2023

取得データの質の評価（特にバイアスを取り除くポイント）、データ整理する規則性＆ガイドライン、データをSQLで処理する際の注意ポイントなど、頭でなんとなく分かっていたものの、このカリキュラムでうまく言語化されていて学習に役立った。今まで見落としていた内容を身に着けることができたのも大きなプラスである。

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Häufig gestellte Fragen

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。

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では、ジュニアデータアナリストやアソシエイトデータアナリストに必要なスキルセットを学びます。データアナリストは、正しい質問を投げかけ、鍵となるインサイトが得られるようデータを準備、処理、分析し、ステークホルダーの役に立つよう結果を共有し、十分な検討を経た上で行動できるよう、データに基づいた提案を行うことができます。

この認定プログラムに参加し、対話型コンテンツ（ディスカッション、テスト、アクティビティ）を通じて、すきま時間を使って毎週 10 時間以内の学習を続けることにより、6 か月未満で業務にすぐに使えるスキルを学べます。Tableau、アクセンチュア、デロイトなど、トップ企業や業界リーダーの意見を参考に設計されたカリキュラムを利用して学習します。さらに、新しく身に着けたスキルセットを活かして、就職候補先企業に提出できるケーススタディも作成します。

認定証を取得するためには、数学の天才である必要はありません。好奇心があり、（データアナリストにとっての言語である）数字を使って学ぶことに抵抗感がなければ大丈夫です。有能なデータアナリストには、数学だけではなく、正しい疑問を持つこと、その疑問に適切な答えを見出すために最適な情報源を見つけること、結果を明確に視覚化した資料で示すことが求められます。

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.