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2. データに基づいた意思決定を行うための問いかけ
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  • Course by Google
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About

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 2 つめのコースです。各コースでは、初歩的なデータ アナリスト業務に必要なスキルを習得します。 このコースでは、1 つめのコースで紹介されたトピックの理解をさらに深めながら、データ主導の意思決定を行うための効果的な問いかけの方法を学び、ステークホルダーのニーズと結びつけられるようになることを目指します。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。 - 分析を行う際の、効果的な問いかけのテクニックを学ぶ。 - データ主導の意思決定とデータアナリストのプレゼンテーション方法について理解する。 - 問いかけと意思決定の理解を深めるために、ビジネスのさまざまなシナリオを検証する。 - データアナリストにとって、表計算ソフトが重要なツールであることを理解する。 - 構造化思考に関連するアイデアについて検証する。また、それらがデータアナリストが課題を理解し、ソリューションを生み出すためにどう役立つかを学ぶ。 - ビジネスにおける目標を達成するために、データアナリティクスチームと明確なコミュニケーションを取りながら、ステークホルダーの期待値を管理するための戦略について学ぶ。

Modules

課題解決と効果的な問いかけ

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  • 交流してみよう

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  • 課題解決と効果的な問いかけについて

4 Readings

  • プログラムの説明とコースのシラバス
  • 学習ログ： 自分にとってデータとは何かを考える
  • 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

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  • オプション：データ分析経験者向けの診断テスト

データを活用して行動に移す

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  • データの活用
  • ニッキー：データ処理の仕組み

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  • 課題から行動へ - データ分析の 6 つのステップ

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  • データを活用し、行動に移すための知識をテストする

データを活用して課題を解決する

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  • データアナリストがよく直面する課題のタイプについて
  • 実際のビジネス上の課題とは
  • アンモル： 仮説を成果に

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  • 6 つの課題のタイプについて

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  • データを活用した課題解決に関する知識をテストする

効果的な問いかけをする

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  • 問いかけから見えてきたこと

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  • SMART フレームワークについて
  • エヴァン：データの世界における役割

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  • SMART フレームワークの詳細

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  • 振り返り： データアナリストのシナリオ
  • 振り返り：SMART フレームワークを使い、自分なりの問いかけをする
  • 効果的な問いかけをするための知識をテストする

*ウィークリーチャレンジ 1*

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    • 1 Quiz
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  • 用語集:用語と定義

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  • *ウィークリー チャレンジ 1*

データの力を理解する

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  • 日常生活におけるデータの活用

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  • データと意思決定
  • データが意思決定に及ぼす力とは
  • 定性データと定量データ

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  • データにまつわる試練と成功
  • ビジネスにおける定性データと定量データ
  • 学習ログ: 実際のデータソースについて SMART フレームワークを活用して問いかける

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  • データの力に関する知識をテストする

証拠をたどる

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  • 成果を共有する秘訣
  • データと測定指標

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  • 魅力的なダッシュボードを作成する

2 Quiz

  • 振り返り：ダッシュボードについて掘り下げる
  • 証拠をたどるための知識をテストする

データの点と点をつなぐ

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  • 数学的思考

1 Readings

  • ビッグデータとスモールデータ

1 Quiz

  • データの点と点を結ぶ知識をテストする

*ウィークリーチャレンジ 2*

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  • 用語集:用語と定義

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  • *ウィークリーチャレンジ 2*

表計算ソフトを使って作業する

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  • 表計算ソフトの素晴らしさ
  • 表計算ソフトを使いこなす
  • 表計算ソフトの手順

2 Readings

  • 表計算ソフトとデータライフサイクル
  • 表計算の基本について詳しく知る

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  • Google スプレッドシート入門編
  • 表計算ソフトの操作に関する知識をテストする

スプレッドシートの数式

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  • 成功への方程式
  • 表計算ソフトのエラーと修正

2 Readings

  • クイック ガイド: スプレッドシートの数式
  • 表計算ソフトのエラーと修正に関する詳細

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  • 表計算ソフトの数式に関する知識をテストする

表計算ソフトの関数

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  • 関数入門

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  • クイック ガイド：表計算ソフトの関数

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  • 実践編：カスタムデータテーブルを作成する
  • 表計算ソフトの関数についての知識をテストする

構造化思考で時間を節約する

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  • 課題解決の前に、まずは課題を理解する
  • 作業範囲（SOW）と構造化思考
  • 客観的な視点を持つ

2 Readings

  • コンテキストの重要性
  • 学習ログ: データを使って課題を定義し問いかける

2 Quiz

  • 実践編：SOW の作成
  • 構造化思考に関する知識をテストする

*ウィークリーチャレンジ 3*

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  • 用語集:用語と定義

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  • *ウィークリー チャレンジ 3*

チームとステークホルダーのニーズのバランスをとる

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  • チームとコミュニケーションをとる
  • チーム全体のニーズと期待値のバランスをとる
  • 重要なことに集中するために

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  • ステークホルダーと協働する

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  • チームとステークホルダーのニーズのバランスをとるための知識をテストする

コミュニケーションの重要性

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  • カギとなる明確なコミュニケーション
  • 効果的なコミュニケーションのためのヒント
  • 期待値とプロジェクトの実現可能性のバランス
  • サラ：ステークホルダーとのコミュニケーションの取り方
  • データのジレンマ：スピードと正確さ
  • プロセスと成果を考える

2 Readings

  • データシナリオとその対応
  • データの限界

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  • 明確なコミュニケーションのための知識をテストする

最高のチームワークとは

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  • 課題のコミュニケーション

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  • ミーティングでのベストプラクティス
  • ヒメナ：新しいチームに参加する心得
  • 対立から協力へ
  • ネイサン：アメリカ海兵隊からデータの世界へ

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  • 質の高いミーティング進行

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  • チームワーク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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  • 用語集:用語と定義

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  • *ウィークリー チャレンジ 4*

*コース チャレンジ*

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  • コースのまとめ
  • おめでとうございます！

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  • 次回に向けて

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  • *コース チャレンジ*

Auto Summary

Unlock the power of data-driven decision-making with the second course in the Google Data Analytics Professional Certification program. This course delves deeper into the foundational topics introduced in the first course, equipping you with essential skills for entry-level data analyst roles, no prior experience required. Led by experienced Google data analysts, you will explore the art of asking effective questions that drive insightful analysis and align with stakeholder needs. Engage in practical learning with the best tools and resources to perform common analyst tasks efficiently. Key takeaways from this course include mastering questioning techniques for impactful analysis, understanding data-driven decision-making processes, and learning how to present findings effectively. You will also examine various business scenarios to deepen your understanding of inquiry and decision-making, and appreciate the importance of spreadsheet tools in a data analyst's toolkit. Additionally, the course covers structured thinking concepts and their application in problem-solving, as well as strategies for clear communication within data analytics teams to manage stakeholder expectations and achieve business goals. Ideal for beginners in data science and AI, this foundational course is available through Coursera with flexible subscription options, including Starter and Professional plans. Join now and pave your way to a successful career as a data analyst!

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