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.

5 .データを分析し、答えを導き出す

Seize the savings! Get 40% off 3 months of Coursera Plus and full access to thousands of courses.

5 .データを分析し、答えを導き出す

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。

This course is part of Google データアナリティクス Professional Certificate

Instructor: Google Career Certificates

5,393 already enrolled

Included with

Learn more

4 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

44 reviews

Beginner level

Recommended experience

Flexible schedule

3 weeks at 10 hours a week

Learn at your own pace

91%

Most learners liked this course

4 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

44 reviews

Beginner level

Recommended experience

Flexible schedule

3 weeks at 10 hours a week

Learn at your own pace

91%

Most learners liked this course

What you'll learn

分析前にデータを整理することの重要性を、並び替えやフィルタに言及しながら説明する
データの変換とフォーマットについて理解する
複数のデータベーステーブルからデータを結合するための SQL クエリの関数と構文を理解する
表計算ソフトのデータで基本的な計算を行うための関数について説明する

Skills you'll gain

Details to know

Shareable certificate

Add to your LinkedIn profile

Assessments

30 assignments

Taught in Japanese

91%

of learners achieved a positive career outcome

See how employees at top companies are mastering in-demand skills

Learn more about Coursera for Business

logos of Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G and L'Oreal

Build your Data Analysis expertise

This course is part of the Google データアナリティクス Professional Certificate

When you enroll in this course, you'll also be enrolled in this Professional Certificate.

Learn new concepts from industry experts
Gain a foundational understanding of a subject or tool
Develop job-relevant skills with hands-on projects
Earn a shareable career certificate from Google

There are 4 modules in this course

Google データアナリティクスプロフェッショナル認定の 5 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の「分析」フェーズを探求します。ここまでに学んだことを分析に応用し、収集したデータの意味を理解していきます。表計算ソフトや SQL を使ってデータを整理し、フォーマットする方法を学び、データをさまざまな方法で見たり考えたりできるようにします。また、ビジネス上の目標を達成するために、データを使って複雑な計算を行う方法や、数式、関数、SQL クエリの使い方を学びながら、分析を進めていきます。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。 - 分析のためにデータを整理する方法を学ぶ。 - データをフォーマットし、調整するためのプロセスを理解する。 - 表計算ソフトや SQL を使ったデータの集計方法を理解する。 - 表計算ソフトの数式や関数を使用してデータを計算する。 - SQL クエリを使用して計算する。

データを整理することで、分析に活用しやすくなります。このパートでは、並べ替えとフィルタリングによるデータ整理の重要性を学びます。また、表計算ソフトと SQL の両方でこれらのプロセスを確認し、分析のためのデータ準備を進めていきます。

What's included

9 videos7 readings7 assignments1 discussion prompt1 plugin

9 videosTotal 38 minutes

入門編：データの整理3 minutes
分析のステップについて5 minutes
アヤナ：粘り強く学ぶ2 minutes
常に整理することの必要性 3 minutes
並べ替えとフィルタに関する詳細説明 5 minutes
データセットの並べ替え5 minutes
SORT 関数について5 minutes
エマ：有意義なキャリア形成への旅2 minutes
SQL を使った並べ替えクエリ8 minutes

7 readingsTotal 75 minutes

コースのシラバス10 minutes
学習ログ: データ整理のプロセス20 minutes
並べ替えやフィルタによるデータの整理10 minutes
BigQuery に Movie データセットをアップロードする（オプション）10 minutes
Google スプレッドシートと Excel での並べ替えとフィルタリング10 minutes
BigQuery を使用する10 minutes
用語集：用語と定義5 minutes

7 assignmentsTotal 184 minutes

データ分析を理解するための知識をテストする6 minutes
データ整理に関する知識をテストする6 minutes
表計算ソフトの並べ替えに関する知識をテストする6 minutes
実践編：SQL を使った並べ替えクエリ60 minutes
実践編：BigQuery で気象データを分析する60 minutes
SQL を使った並べ替えに関する知識をテストする 6 minutes
ウィークリーチャレンジ 140 minutes

1 discussion promptTotal 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

データの分析フェーズに近づくにつれ、データをフォーマット化して準備する必要性を感じるでしょう。このパートでは、SQL クエリを使用してデータを結合する方法を含め、データの変換とフォーマット化に関するすべてを学びます。また、同僚からのフィードバックやサポートの価値、そしてそれがどのように新しい学びにつながり、自分の仕事に活かせるかを理解します。

What's included

10 videos7 readings5 assignments1 discussion prompt1 plugin

10 videosTotal 39 minutes

データフォーマット入門1 minute
型を変換する5 minutes
データの入力規則を活用する4 minutes
条件付き書式設定を活用する 5 minutes
複数のソースを組み合わせる5 minutes
表計算ソフトにおける文字列の扱い3 minutes
行き詰まったときの対処法3 minutes
レイラ：分析フェーズのすべて3 minutes
問題に直面しても慌てないために6 minutes
どのツールをいつ使うか3 minutes

7 readingsTotal 75 minutes

表計算ソフトのデータを変換する 10 minutes
SQL によるデータ変換10 minutes
オプション：シェアサイクルのデータセットを BigQuery で使用するための準備 10 minutes
SQL で文字列を操作する10 minutes
学習ログ: データ分析チェックリスト20 minutes
表計算ソフトの上級者向けヒントとコツ10 minutes
用語集：用語と定義5 minutes

5 assignmentsTotal 132 minutes

実践編：複数のデータを結合する60 minutes
データの入力規則や書式設定に関する知識をテストする6 minutes
複数のデータセットを結合するための知識をテストする6 minutes
振り返り：Stack Overflow でサポートしてもらう20 minutes
ウィークリーチャレンジ 240 minutes

1 discussion promptTotal 10 minutes

条件付き書式の活用例10 minutes

1 pluginTotal 30 minutes

SQL クエリを学ぶ30 minutes

インサイトを高め、ビジネスの目標を達成するために、分析の一環としてデータを組み合わせる必要が生じることはよくあります。このパートでは、データの結合（集計）に関連する関数、手順、構文について学習します。また、表計算ソフトの複数のセルやデータベースの複数のテーブルから SQL クエリを使用してデータを結合する方法についても学びます。

What's included

9 videos7 readings6 assignments1 plugin

9 videosTotal 46 minutes

データアグリゲーションによる分析3 minutes
VLOOKUP の準備5 minutes
VLOOKUP を使う3 minutes
一般的な VLOOKUP のエラーを確認する6 minutes
JOIN を理解する 8 minutes
COUNT と COUNT DISTINCT6 minutes
クエリの中のクエリ7 minutes
サブクエリを使ったデータアグリゲーション7 minutes
ジャスティン：データ分析のゆくえ 2 minutes

7 readingsTotal 65 minutes

VLOOKUP の基本概念10 minutes
従業員データセットを BigQuery にアップロードする（オプション）10 minutes
エイリアス（別名）の重要性10 minutes
JOIN の効果的な使い方10 minutes
オプション：倉庫データセットを BigQuery にアップロードする10 minutes
SQL 関数とサブクエリの関数の使い分け10 minutes
用語集：用語と定義5 minutes

6 assignmentsTotal 182 minutes

実践編：VLOOKUP の使い方 60 minutes
VLOOKUP に関する知識をテストする10 minutes
実践編：JOIN のクエリ60 minutes
JOIN を使ったデータアグリゲーションに関する知識をテストする6 minutes
サブクエリの操作に関する知識をテストする 6 minutes
ウィークリーチャレンジ 340 minutes

1 pluginTotal 30 minutes

SQL サブクエリ30 minutes

演算は、データアナリストが分析中に行う最も一般的なタスクの 1 つです。このパートでは、スプレッドシートの数式、関数、ピボットテーブル、SQL のクエリなど、演算を行う際に役立つものを紹介します。また、SQL を使用して一時テーブルを管理することの利点についても学びます。

What's included

13 videos10 readings12 assignments1 discussion prompt1 plugin

13 videosTotal 72 minutes

データ演算2 minutes
一般的な計算式 10 minutes
関数と条件9 minutes
複合関数6 minutes
ピボットテーブルを使う7 minutes
ピボットテーブルを使う（続き）5 minutes
クエリと計算4 minutes
簡単な計算を SQL に埋め込む8 minutes
他の構文による演算処理4 minutes
確認、そして再確認6 minutes
一時テーブルについて7 minutes
複数のテーブルの種類4 minutes
おめでとうございます！1 minute

10 readingsTotal 100 minutes

複数の条件を持つ関数 10 minutes
ピボットテーブルの構成要素10 minutes
ピボットテーブルを分析に活用する10 minutes
オプション：アボカドのデータセットを BigQuery にアップロードする10 minutes
データ検証の種類5 minutes
学習ログ：データ分析のチェックリストを完成させる20 minutes
一時テーブルの操作 10 minutes
SQL 中級者向けガイド 10 minutes
用語集：用語と定義5 minutes
次回に向けて10 minutes

12 assignmentsTotal 435 minutes

実践編：条件を指定する60 minutes
データ演算に関する知識をテストする6 minutes
実践編：ピボットテーブルで映画のデータを調べる60 minutes
ピボットテーブルの使用に関する知識をテストする 6 minutes
実践編：SQL における計算60 minutes
SQL の計算に関する知識をテストする 6 minutes
実践編：スプレッドシートから BigQuery に移行する60 minutes
データ検証に関する知識をテストする6 minutes
実践編：一時テーブルを作成する60 minutes
SQL で一時テーブルを使用す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65 minutes

1 discussion promptTotal 10 minutes

計算とクエリ 10 minutes

1 pluginTotal 30 minutes

データの検証30 minutes

Earn a career certificate

Add this credential to your LinkedIn profile, resume, or CV. Share it on social media and in your performance review.

Instructor

Instructor ratings

(12 ratings)

Google Career Certificates

Google

386 Courses16,681,400 learners

Offered by

Google

Explore more from Data Analysis

Google
2. データに基づいた意思決定を行うための問いかけ
Course
Google
4.「ダーティー」なデータを「クリーン」にする
Course
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
Course
Google
7. データ分析とR 言語
Course

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."

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。

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.