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3. 探索用データを準備する

عن

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。

الوحدات

データの探索

    • 2 Videos
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1 Discussions

  • 交流してみよう

2 Videos

  • データ探索とは
  • ハリー：良いデータ インサイトとは

3 Readings

  • コースのシラバス
  • 短期コースを希望する方へ
  • オプション：診断テストのスコアとその意味

1 Quiz

  • オプション：データ分析経験者向けの診断テスト

データの収集

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2 Videos

  • 現実世界におけるデータ収集
  • 収集すべきデータを判断する

1 Readings

  • 適切なデータを選択する

1 Quiz

  • データ収集に関する知識をテストする

データの形式と構造の違い

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2 Videos

  • データの形式について知る
  • 構造化データを理解する

3 Readings

  • データフォーマットの実例
  • データの構造化について
  • データモデリングの階層とテクニック

2 Quiz

  • 振り返り：非構造化データ
  • データ形式と構造に関する知識をテストする

データ型、フィールド、値について知る

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3 Videos

  • 扱うデータ型を把握する
  • データテーブルの構成要素
  • ワイドデータとロングデータ

2 Readings

  • ブール論理を理解する
  • データの変換

3 Quiz

  • 実践編：関数の適用
  • 実践編: Kaggle 入門編
  • データ型、フィールド、値に関する知識をテストする

*ウィークリー チャレンジ 1*

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1 Readings

  • 用語集:用語と定義

1 Quiz

  • *ウィークリー チャレンジ 1*

偏りのない客観的なデータとは

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1 Discussions

  • バイアスについて考える

4 Videos

  • データ完全性の確保
  • バイアス：問いかけから結論へ
  • バイアスのかかったデータ、そうでないデータ
  • データに潜むバイアスを理解する

1 Quiz

  • 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

データの信頼性を追求する

    • 2 Videos
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2 Videos

  • 良きデータソースを特定する
  • 不良データとは

1 Quiz

  • データの信頼性に関する知識をテストする

データ倫理とプライバシー

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    • 1 Quiz
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4 Videos

  • データ倫理入門
  • アレックス：データ倫理の重要性
  • データプライバシー入門
  • アンドリュー：データ活用における倫理

1 Readings

  • データの匿名化

1 Quiz

  • データ倫理とプライバシーに関する知識をテストする

オープンデータを知る

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2 Videos

  • オープンデータの特徴
  • アンドリュー：倫理観に基づくデータ活用のステップ

2 Readings

  • オープンデータに関する議論
  • オープンデータに関するサイトやリソース

2 Quiz

  • 実践編：Kaggle のデータセット
  • オープンデータに関する知識をテストする

*ウィークリー チャレンジ 2*

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1 Readings

  • 用語集:用語と定義

1 Quiz

  • *ウィークリー チャレンジ 2*

データベースを扱う

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2 Videos

  • データベースの概要
  • データベースの特徴

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  • データアナリティクスにおける、データベースの役割
  • 実践編：データセットの検証

1 Quiz

  • データベースの操作に関する知識をテストする

メタデータを用いた、データ管理

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4 Videos

  • メタデータの探求
  • データアナリストとしてのメタデータの活用
  • メタデータを管理する
  • メーガン：メタデータを楽しむ

1 Readings

  • メタデータの重要性

1 Quiz

  • メタデータに関する知識をテストする

さまざまなデータソースにアクセスする

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  • 多様なデータソースを使う
  • 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

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  • 外部ソースからスプレッドシート形式への変換
  • 一般公開データセットを探索する

1 Quiz

  • データソースへのアクセスに関する知識をテストする

並べ替えとフィルタ

    • 1 Videos
    • 3 Quiz
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  • 並べ替えとフィルタ

3 Quiz

  • 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
  • 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
  • 並べ替えやフィルタに関する知識をテストする

SQL で 大規模データセットを扱う

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  • 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
  • BigQuery の使い方
  • BigQuery の実践

2 Readings

  • BigQuery の使用方法
  • 徹底ガイド：SQL のベストプラクティス

4 Quiz

  • 実践編：BigQuery 入門
  • 実践編: BigQuery でカスタムテーブルを作成
  • 実践編：SQL の活用
  • 大規模データセットで SQL を使う知識をテストする

*ウィークリー チャレンジ 3*

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1 Readings

  • 用語集:用語と定義

1 Quiz

  • *ウィークリー チャレンジ 3*

効率的なデータ整理とは

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3 Videos

  • 自分のデータに自信を持てるようにするために
  • 整理整頓を心掛ける
  • ファイル命名のすべて

2 Readings

  • データ整理のガイドライン
  • 学習ログ: ファイル構成と命名規則を見直す

1 Quiz

  • データ整理方法に関する知識をテストする

データの保護

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  • 表計算ソフトにおけるセキュリティ機能

1 Readings

  • セキュリティと分析のバランス

2 Quiz

  • 振り返り：リソースを保護する
  • データ保護に関する知識をテストする

*ウィークリー チャレンジ 4*

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    • 1 Quiz
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  • 用語集:用語と定義

1 Quiz

  • *ウィークリー チャレンジ 4*

オンラインにおける存在感を高める

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3 Videos

  • データアナリストとしての存在感を高める
  • オンラインでの存在感が重要な理由
  • オンラインでの存在感を高めるためのヒント

2 Readings

  • LinkedIn に登録し、利用を開始する
  • LinkedIn でつながりを築く

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  • 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

データアナリティクス ネットワークを築く

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  • ネットワーク作りに関するノウハウ
  • メンターシップの利点
  • レイチェル：メンターはカギとなる存在

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  • ネットワークを築く

*コース チャレンジ*

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  • おめでとうございます！コースのまとめ

2 Readings

  • 用語集:用語と定義
  • 次回に向けて

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  • *コース チャレンジ*

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Embark on a journey into the world of data with the third installment of the Google Data Analytics Professional Certification Program, a comprehensive course designed for aspiring data analysts. This foundational course delves deeper into the topics covered in the first two courses, equipping you with practical data analytics skills. You’ll learn how to extract and utilize data using tools like spreadsheets and SQL, organize and protect data, and tackle new advanced topics. Guided by experienced Google data analysts, you will receive hands-on instruction on executing common analyst tasks using the best tools and resources. Upon completion, you will be prepared to apply for entry-level data analyst positions, regardless of your prior work experience. Key learning outcomes include understanding how data analysts determine the data to collect, differentiating between structured and unstructured data, identifying various data types and formats, recognizing biases in data to ensure reliability, and using spreadsheets and SQL to interact with databases and datasets. You will also explore open data, data ethics, and privacy, as well as best practices for organizing and securely managing data. Offered on Coursera, this course is available through a Foundation-level subscription with options for Starter and Professional plans. Whether you’re new to data analytics or looking to solidify your skills, this course is perfect for those eager to dive into the field of Data Science and AI. Join now and take the next step towards becoming a proficient data analyst.

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