2. データに基づいた意思決定を行うための問いかけ
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。
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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
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- 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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- 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
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- 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
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- ビッグデータとスモールデータ
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- 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
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- 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
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- 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
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- 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
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- 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
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- 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*
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