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.

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

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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

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 Certificat Professionnel Google データアナリティクス

Instructeur : Google Career Certificates

4 920 déjà inscrits

Inclus avec

4 modules

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

38 avis

niveau Débutant

Expérience recommandée

Planning flexible

2 semaines à 10 heures une semaine

Apprenez à votre propre rythme

95%

La plupart des étudiants ont apprécié ce cours

4 modules

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38 avis

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Expérience recommandée

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2 semaines à 10 heures une semaine

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Ce que vous apprendrez

データやデータ分析結果を共有するためのデータビジュアライゼーション活用について説明する
データビジュアライゼーションツールとしての Tableau とその使用方法を理解する
データ主導のストーリーとは何か、その重要性と属性を説明する
効果的なプレゼンテーションに関する原則と実践方法を説明する

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Tableau Software
Catégorie : Interactive Data Visualization
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Presentations
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Dashboard Creation
Catégorie : User Centered Design

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Dashboard

Détails à connaître

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Évaluations

27 devoirs

Enseigné en Japonais

91%

of learners achieved a positive career outcome

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

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 4 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 6 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を完了し、データから発見したことを視覚化、プレゼンテーションする方法を学びます。ビジュアルダッシュボードなどのデータビジュアライゼーションの手法を活用して、データに命を吹き込んでいきます。また、プレゼンテーションに効果的なビジュアライゼーションを作成できるプラットフォーム Tableau についても学びます。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。 - データビジュアライゼーションの重要性を理解する。 - データのストーリーを通して説得力のあるナラティブを組み立てる方法を学ぶ。 - Tableau を使用してダッシュボードとダッシュボードフィルタを作成する方法を理解する。 - Tableau を使用して効果的なビジュアライゼーションを作成する方法を理解する。 - 効果的なプレゼンテーションの原則と実践方法を学ぶ。 - プレゼンテーション時に検討すべき考えうるデータの制限事項を学ぶ。 - 聞き手との Q&A に関するベストプラクティスを理解する。

データビジュアライゼーションとは、図表を用いてデータをグラフィカルに表現することです。このパートでは、アクセシビリティやデザイン思考など、分析におけるデータビジュアライゼーションに関わる重要な概念をご紹介します。

Inclus

12 vidéos13 lectures6 devoirs2 sujets de discussion1 plugin

12 vidéosTotal 53 minutes

入門編：データのインサイトを伝える3 minutes
ケビン：データビジュアライゼーションに秘められた力3 minutes
データビジュアライゼーションが重要な理由7 minutes
画像とデータをつなぐ6 minutes
優れたビジュアライゼーションの作成方法5 minutes
ダイナミックビジュアライゼーション3 minutes
アートの要素5 minutes
データビジュアライゼーションによるインパクト5 minutes
デザイン思考とビジュアライゼーション6 minutes
ヘッドライン、サブタイトル、ラベルをつける3 minutes
アクセシビリティの高いビジュアライゼーションとは4 minutes
アンドリュー：アクセシビリティを実現する2 minutes

13 lecturesTotal 135 minutes

コースシラバス10 minutes
データビジュアライゼーションについて考える20 minutes
効果的なデータビジュアライゼーション10 minutes
ビジュアライゼーションの美しさ10 minutes
相関関係と因果性10 minutes
ビジュアライゼーションの素晴らしい世界10 minutes
決定木でデータを成長させる10 minutes
デザイン原理10 minutes
データは美しい10 minutes
ビジュアライゼーション向上のためのデザイン思考10 minutes
重要な情報を強調するための、プロからのアドバイス10 minutes
60 分でグラフをデザインする10 minutes
用語集：用語と定義5 minutes

6 devoirsTotal 142 minutes

振り返り：ビジュアライゼーションを選ぶ20 minutes
データビジュアライゼーションに関する知識をテストする 6 minutes
データビジュアライゼーションに関する知識をテストする8 minutes
実践編：自分だけのビジュアライゼーションを作る60 minutes
データビジュアライゼーションの探索に関する知識をテストする8 minutes
ウィークリーチャレンジ 140 minutes

2 sujets de discussionTotal 20 minutes

交流してみよう10 minutes
日常の中にあるデータビジュアライゼーションを知る10 minutes

1 pluginTotal 10 minutes

Refresher: Your data analytics certificate roadmap10 minutes

Tableau は、データアナリストが効果的なデータビジュアライゼーションを作成するのに役立つツールです。このパートでは、Tableau のすべてを学び、データ分析結果をビジュアライゼーションする際の創造性と明確さの重要性を探ります。

Inclus

7 vidéos6 lectures6 devoirs1 sujet de discussion1 plugin

7 vidéosTotal 36 minutes

Tableau を使ったデータビジュアライゼーション2 minutes
Tableau Public をはじめとするオンラインツールについて2 minutes
Tableau を知る10 minutes
Tableau でデータビジュアライゼーションを作成する6 minutes
効果的なビジュアライゼーションとそうでないもの3 minutes
クリエイティブになるために4 minutes
Tableau でデータ結合をする9 minutes

6 lecturesTotal 55 minutes

Tableau Public にログインする10 minutes
表計算ソフトや Tableau によるビジュアライゼーション10 minutes
オプション: Tableau Desktop を使用する10 minutes
付録：適切なデータビジュアライゼーションを選択するためのインサイト10 minutes
複数のデータソースを結合するための Tableau リソース 10 minutes
用語集：用語と定義5 minutes

6 devoirsTotal 192 minutes

実践編：Tableau を使ってみる60 minutes
Tableau 入門に関する知識をテストする6 minutes
振り返り：ビジュアライゼーションとグラフを活用する20 minutes
Tableau でビジュアライゼーションを作成するための知識をテストする6 minutes
実践編：Tableau でデータ結合を行う60 minutes
ウィークリーチャレンジ 240 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

誤解を招きがちなビジュアライゼーションとは10 minutes

1 pluginTotal 30 minutes

効果的なビジュアライゼーションの作成30 minutes

インサイトを通じて目的とデータを結びつけることは、優れたデータストーリーテリングに不可欠です。このパートでは、データ主導のストーリーとその属性について学びます。また、 Tableau を使ってダッシュボードを作成する方法とダッシュボードのフィルターについても理解を深めます。

Inclus

9 vidéos5 lectures7 devoirs1 sujet de discussion2 plugins

9 vidéosTotal 39 minutes

データを使ったストーリーテリング3 minutes
アイデアを形にする5 minutes
聞き手に合わせて語りかける5 minutes
キャロライン：データジャーナリズム4 minutes
Tableau ダッシュボードの基本5 minutes
フィルターとグラフ7 minutes
説得力のあるプレゼンテーションのヒント3 minutes
ストーリーを共有する6 minutes
サンダース：インポスター症候群と上手に付き合う方法3 minutes

5 lecturesTotal 55 minutes

効果的なデータのストーリーとは10 minutes
学習ログ：データを使ってストーリーを語る20 minutes
ダッシュボードと静的データのインサイト10 minutes
実践編：Tableau でダッシュボードを作成する10 minutes
用語集：用語と定義5 minutes

7 devoirsTotal 238 minutes

データ主導のストーリーに関する知識をテストする6 minutes
実践編：グラフの作成、フィルタリングおよびカスタマイズ60 minutes
実践編：Tableau でダッシュボードを作成する60 minutes
ダッシュボードの活用に関する知識をテストする6 minutes
実践編：プレゼンテーションを練習する60 minutes
データストーリーを伝えるための知識をテストする6 minutes
ウィークリーチャレンジ 340 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

ダッシュボードを設定するタイミングを見極める10 minutes

2 pluginsTotal 60 minutes

データストーリーテリングについて30 minutes
効果的なストーリーの要素30 minutes

このパートでは、データ分析に関する効果的なプレゼンテーションの方法を学びます。プレゼンテーションを行うにあたって、分析のあらゆる側面を考慮し、明確でわかりやすく、説得力のあるデータのビジュアライゼーションを作成する方法を学びます。さらに、起こりうる制約や問いかけを予測し、それに対応する方法についてもご紹介します。

Inclus

13 vidéos7 lectures8 devoirs3 sujets de discussion

13 vidéosTotal 68 minutes

すべてをまとめる1 minute
プレゼンテーションのフレームワーク6 minutes
プレゼンテーションにデータを盛り込む8 minutes
ブリタニー：新人データアナリストのためのプレゼンテーションスキル3 minutes
コナー：乱雑なデータプレゼンテーションの例5 minutes
コナー：優れたデータプレゼンテーションの例16 minutes
成功するプレゼンテーションの秘訣5 minutes
プロフェッショナルなプレゼンテーション5 minutes
質問を想定する6 minutes
異論や反論に対処する4 minutes
Q&A（質疑応答）のベストプラクティス5 minutes
コナー：データ翻訳のエキスパートになるために3 minutes
おめでとうございます！1 minute

7 lecturesTotal 85 minutes

学習ログ：プレゼンテーションスライドを評価する20 minutes
プレゼンテーションを段階的に評価する10 minutes
ガイド：データ分析結果をプレゼンテーションする10 minutes
学習ログ：プレゼンテーションを評価する20 minutes
Q&A（質疑応答）に向けて準備する10 minutes
用語集：用語と定義5 minutes
次回に向けて10 minutes

8 devoirsTotal 181 minutes

効果的なプレゼンテーションに関する知識をテストする8 minutes
振り返り：優れたプレゼンテーションの例20 minutes
プレゼンテーションのスキルと実践方法に関する知識をテストする6 minutes
振り返り：実際のビジネスにおける異論や反論20 minutes
データの注意点や制約に関する知識をテストする6 minutes
質問を聞き、回答し、まとめるための知識をテストする6 minutes
ウィークリーチャレンジ 440 minutes
コースチャレンジ75 minutes

3 sujets de discussionTotal 30 minutes

プレゼンテーションの評価を実践する10 minutes
プレゼンテーションの振り返り10 minutes
フィードバックを求める10 minutes

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Étudiant(e) depuis 2018

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Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

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.’

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’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
78,94 %
4 stars
10,52 %
3 stars
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2 stars
5,26 %
1 star
5,26 %

Affichage de 3 sur 38

Révisé le 13 sept. 2024

以前勤めていた外資系の会社でやれなかったのが、このデータ可視化だったので、改めて学習してよかったと思う。なぜ自分のプレゼンでは駄目なのか、猛省することばかりで今後の仕事でも十分生かせる内容だった。

Révisé le 30 mai 2023

Tableau が使えて良かったです。

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Foire Aux 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。

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.