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.

4.「ダーティー」なデータを「クリーン」にする

Développez vos compétences avec Coursera Plus pour 239 $/an (habituellement 399 $). Économisez maintenant.

Ce cours n'est pas disponible en Français (France)

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4.「ダーティー」なデータを「クリーン」にする

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。

Ce cours fait partie de Google データアナリティクス Certificat Professionnel

Instructeur : Google Career Certificates

6 082 déjà inscrits

Inclus avec

6 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

51 avis

niveau Débutant

Expérience recommandée

Planning flexible

2 semaines à 10 heures une semaine

Apprenez à votre propre rythme

97%

La plupart des étudiants ont apprécié ce cours

6 modules

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2 semaines à 10 heures une semaine

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

データ完全性と、データ完全性のリスクについて定義する
データベース内の文字列変数のクリーニングに、基本的な SQL 関数を当てはめる
データベースで使用する、基本的な SQL クエリを作成する
データクリーニングの結果を検証するためのプロセスについて説明する

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Spreadsheet Software
Catégorie : SQL
Catégorie : Sampling (Statistics)
Catégorie : Statistics
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Analysis

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26 devoirs

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Ce cours fait partie de la Google データアナリティクス Certificat Professionnel

Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à ce Certificat Professionnel.

Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Google

Il y a 6 modules dans ce cours

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。このコースでは、1～3 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 を使ったデータのチェックやクリーニングの方法、またデータクリーニング結果の検証やレポートの作成方法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。 - データ完全性を確認する方法を学ぶ。 - 表計算ソフトを使ったデータクリーニングの方法を学ぶ。 - データベースで使用する、基本的な SQL クエリを作成できる。 - データクリーニングと変換に基本的な SQL 関数を当てはめることができる。 - データクリーニングの結果を検証する方法を理解する。 - データクリーニングのレポートの要素と重要性を理解する。

このパートでは、データを準備する方法を考えるにあたり、なぜデータ完全性が優れた意思決定に重要であるかについてご説明します。データがどのように生成され、データアナリストが分析のために収集するデータを決定する際に活用する手法についても学びます。また、構造化データと非構造化データ、データ型、データフォーマットについても学びます。

Inclus

8 vidéos9 lectures6 devoirs1 sujet de discussion1 plugin

8 vidéosTotal 33 minutes

はじめに：完全性の確保4 minutes
なぜデータ完全性が重要なのか3 minutes
目的とデータ完全性の両立3 minutes
不十分なデータへの対応4 minutes
サンプルサイズの重要性3 minutes
統計的検定力を活用する5 minutes
最適なサンプルサイズを決定する5 minutes
データの信頼性を評価する6 minutes

9 lecturesTotal 85 minutes

コースのシラバス10 minutes
データ完全性とコンプライアンス10 minutes
目的とデータの整合性 10 minutes
データに問題が見つかった時の対処法10 minutes
サンプルサイズの計算10 minutes
データがない場合の対処法10 minutes
サンプルサイズの計算10 minutes
誤差の範囲について10 minutes
用語集：用語と定義5 minutes

6 devoirsTotal 82 minutes

ウィークリーチャレンジ 1 40 minutes
データ完全性と分析の目的に関する知識をテストする6 minutes
振り返り：クリーニング前の取り組みが重要な理由 20 minutes
不十分なデータに関する知識をテストする6 minutes
データテストに関する知識をテストする6 minutes
誤差の範囲に関する知識をテストする4 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

交流してみよう10 minutes

1 pluginTotal 10 minutes

振り返り：データアナリティクス認定ロードマップ10 minutes

データアナリストは皆、分析を行うさいにクリーンなデータを求めています。このパートでは、クリーンなデータとダーティなデータの違いについて学びます。また、表計算ソフトやその他のツールを使ったデータクリーニングのテクニックもご紹介します。

Inclus

10 vidéos5 lectures6 devoirs1 plugin

10 vidéosTotal 66 minutes

データクリーニングをしましょう3 minutes
データクリーニングの重要性6 minutes
アンジー：データクリーニングが好きな理由1 minute
ダーティデータの把握と修復5 minutes
データクリーニングのツールとテクニック6 minutes
複数のソースからのデータクリーニング6 minutes
表計算ソフトのデータクリーニング機能8 minutes
データクリーニングプロセスの最適化14 minutes
さまざまな視点からデータを見る10 minutes
さらなるデータクリーニングの手法7 minutes

5 lecturesTotal 55 minutes

ダーティデータとは？10 minutes
データクリーニングに潜む落とし穴10 minutes
ワークフローの自動化10 minutes
学習ログ：データクリーニングのアプローチを確立する20 minutes
用語集：用語と定義5 minutes

6 devoirsTotal 180 minutes

ウィークリーチャレンジ 240 minutes
クリーンデータとダーティデータに関する知識をテストする8 minutes
実践編：表計算ソフトを使ったデータクリーニング60 minutes
データクリーニングに関する知識をテストする6 minutes
実践編：表計算ソフトの関数を活用したデータクリーニング60 minutes
表計算ソフトのデータクリーニングに関する知識をテストする6 minutes

1 pluginTotal 30 minutes

データ完全性：「クリーン」と「ダーティー」30 minutes

データクリーニングのさまざまな方法を知っておくと、データアナリストの仕事がぐっと楽になります。このパートでは、SQL を使用してデータクリーニングを行う方法を確認します。SQL で使えるクエリや関数を使って、データのクリーニングや変換を行い、分析に使える状態にする方法を探ります。

Inclus

9 vidéos5 lectures6 devoirs1 sujet de discussion1 plugin

9 vidéosTotal 49 minutes

SQL を使ったデータクリーニング1 minute
サリー：SQL への愛3 minutes
SQL の機能を理解する3 minutes
表計算ソフトと SQL の違い4 minutes
よく使われる SQL クエリ6 minutes
エヴァン：SQL を楽しむ 3 minutes
SQL を使った文字列変数のクリーニング13 minutes
高度なデータクリーニング関数その 16 minutes
高度なデータクリーニング関数その 29 minutes

5 lecturesTotal 45 minutes

ジュニアデータアナリストとして SQL を活用する10 minutes
SQL の方言とその活用法10 minutes
オプション：顧客データセットを BigQuery にアップロードする10 minutes
オプション: 店舗取引データセットを BigQuery にアップロードする10 minutes
用語集：用語と定義5 minutes

6 devoirsTotal 199 minutes

ウィークリーチャレンジ 345 minutes
実践編：SQL データ処理時間60 minutes
SQL に関する知識をテストする6 minutes
実践編: SQL を使用したデータクリーニング60 minutes
SQL クエリに関する知識をテストする8 minutes
振り返り：SQL に関する課題20 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

SQL コードのデバッグ 10 minutes

1 pluginTotal 30 minutes

SQL を活用したデータクリーニング30 minutes

データのクリーニングは、データ分析プロセスにおいて不可欠なステップです。クリーニングの検証とレポートは、データが次のステップに進む準備ができていることを示す手段でもあります。このパートでは、データクリーニングの検証とレポート作成に関わるプロセスと、そのメリットについて学んでいきます。

Inclus

6 vidéos4 lectures4 devoirs

6 vidéosTotal 28 minutes

結果の検証とレポート3 minutes
クリーニングとデータの期待値5 minutes
データクリーニングの最終ステップ8 minutes
クリーニングの変遷を捉える6 minutes
なぜ文書化が重要なのか3 minutes
フィードバックとクリーニング2 minutes

4 lecturesTotal 35 minutes

データクリーニングの検証：チェックリスト10 minutes
変更ログを導入する10 minutes
データクリーニングをスピーディーに行うための高度な関数10 minutes
用語集：用語と定義5 minutes

4 devoirsTotal 74 minutes

ウィークリーチャレンジ 440 minutes
手動データクリーニングの知識をテストする8 minutes
振り返り：変更ログを作成する20 minutes
クリーニングプロセスの文書化に関する知識をテストする6 minutes

効果的なレジュメを作成することは、データアナリティクスのキャリアを歩む上で役に立ちます。このパートでは、自分の長所と適用できる経験を強調するレジュメの作成に重点を置いて、求職活動のプロセスに関するあらゆることを学びます。まだ求人に応募していない方でも、この機会にぜひレジュメを充実させましょう。メジャーリーグでの初シーズンのスプリングトレーニングのように、これは見逃せないものです。

Inclus

8 vidéos3 lectures3 devoirs1 sujet de discussion

8 vidéosTotal 35 minutes

データアナリストの採用プロセスについて 1 minute
データアナリストの就職・転職活動プロセス7 minutes
レジュメを作成する9 minutes
レジュメをユニークなものにする3 minutes
ジョセフ：データ産業における黒人・アフリカ系アメリカ人のインクルージョン2 minutes
過去の職務経験を活かす5 minutes
ケイト：データアナリストとしての私のキャリアパス4 minutes
興味のある分野は？4 minutes

3 lecturesTotal 30 minutes

YouTube で CareerCon の資料を見る10 minutes
レジュメにプロとしてのスキルを追加する10 minutes
レジュメにソフトスキルを追加する10 minutes

3 devoirsTotal 180 minutes

実践編：レジュメを作成する60 minutes
実践編：レジュメにスキルを追加する60 minutes
実践編：レジュメに経験を追加する60 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

レジュメのベストプラクティスを共有する10 minutes

用語集で用語と定義を確認し、コースチャレンジに備えましょう。その後、サンプルサイズの重要性、データの完全性、データとビジネス上の目的との関連性に関する知識を、クイズを通して実証しましょう。また、表計算ソフトと SQL の両方で、データクリーニングの技術を適用する機会もあります。最後に、データクリーニングのプロセスと結果を文書化し、レポートし、検証しましょう。

Inclus

2 vidéos2 lectures1 devoir

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Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

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Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

5 stars
78,43 %
4 stars
15,68 %
3 stars
5,88 %
2 stars
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Révisé le 1 sept. 2024

データをクリーンにすることは、おそらく全ての業務に通じることだと思います。

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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.