4.「ダーティー」なデータを「クリーン」にする
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 4 つめのコースです。このコースでは、1～3 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 を使ったデータのチェックやクリーニングの方法、またデータクリーニング結果の検証やレポートの作成方法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。 - データ完全性を確認する方法を学ぶ。 - 表計算ソフトを使ったデータクリーニングの方法を学ぶ。 - データベースで使用する、基本的な SQL クエリを作成できる。 - データクリーニングと変換に基本的な SQL 関数を当てはめることができる。 - データクリーニングの結果を検証する方法を理解する。 - データクリーニングのレポートの要素と重要性を理解する。
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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 4 つめのコースです。このコースでは、1～3 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 を使ったデータのチェックやクリーニングの方法、またデータクリーニング結果の検証やレポートの作成方法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。 - データ完全性を確認する方法を学ぶ。 - 表計算ソフトを使ったデータクリーニングの方法を学ぶ。 - データベースで使用する、基本的な SQL クエリを作成できる。 - データクリーニングと変換に基本的な SQL 関数を当てはめることができる。 - データクリーニングの結果を検証する方法を理解する。 - データクリーニングのレポートの要素と重要性を理解する。Modules
完全性の追及
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- 交流してみよう
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- はじめに：完全性の確保
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- コースのシラバス
データ完全性と分析の目的
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- なぜデータ完全性が重要なのか
- 目的とデータ完全性の両立
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- データ完全性とコンプライアンス
- 目的とデータの整合性
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- データ完全性と分析の目的に関する知識をテストする
不十分なデータをどうするか
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- 不十分なデータへの対応
- サンプル サイズの重要性
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- データに問題が見つかった時の対処法
- サンプルサイズの計算
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- 振り返り：クリーニング前の取り組みが重要な理由
- 不十分なデータに関する知識をテストする
データをテストする
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- 統計的検定力を活用する
- 最適なサンプル サイズを決定する
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- データがない場合の対処法
- サンプル サイズの計算
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- データ テストに関する知識をテストする
誤差の範囲について考える
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- データの信頼性を評価する
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- 誤差の範囲について
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- 誤差の範囲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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- 用語集：用語と定義
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- ウィークリー チャレンジ 1
データクリーニングは不可欠
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- データクリーニングをしましょう
- データクリーニングの重要性
- アンジー：データクリーニングが好きな理由
- ダーティデータの把握と修復
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- ダーティデータとは？
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- クリーンデータとダーティデータに関する知識をテストする
データクリーニングを始める
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- データクリーニングのツールとテクニック
- 複数のソースからのデータクリーニング
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- データクリーニングに潜む落とし穴
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- 実践編：表計算ソフトを使ったデータクリーニング
- データクリーニングに関する知識をテストする
表計算ソフトでデータクリーニングする
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- 表計算ソフトのデータクリーニング機能
- データクリーニングプロセスの最適化
- さまざまな視点からデータを見る
- さらなるデータクリーニングの手法
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- ワークフローの自動化
- 学習ログ：データクリーニングのアプローチを確立する
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- 実践編：表計算ソフトの関数を活用したデータクリーニング
- 表計算ソフトのデータクリーニング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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- 用語集：用語と定義
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- ウィークリー チャレンジ 2
SQL を使ったデータクリーニング
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- SQL を使ったデータクリーニング
- サリー：SQL への愛
- SQL の機能を理解する
- 表計算ソフトと SQL の違い
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- ジュニア データアナリストとして SQL を活用する
- SQL の方言とその活用法
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- 実践編：SQL データ処理時間
- SQL に関する知識をテストする
基本的な SQL クエリの習得
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- よく使われる SQL クエリ
- エヴァン：SQL を楽しむ
- SQL を使った文字列変数のクリーニング
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- オプション：顧客データセットを BigQuery にアップロードする
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- 実践編: SQL を使用したデータクリーニング
- SQL クエリに関する知識をテストする
データを変換する
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- SQL コードのデバッグ
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- 高度なデータクリーニング関数 その 1
- 高度なデータクリーニング関数 その 2
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- オプション: 店舗取引データセットを BigQuery にアップロードする
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- 振り返り：SQL に関する課題
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
手動でのデータクリーニング
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- 結果の検証とレポート
- クリーニングとデータの期待値
- データクリーニングの最終ステップ
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- データクリーニングの検証：チェックリスト
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- 手動データクリーニングの知識をテストする
クリーニングの成果とプロセスの文書化
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- クリーニングの変遷を捉える
- なぜ文書化が重要なのか
- フィードバックとクリーニング
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- 変更ログを導入する
- データクリーニングをスピーディーに行うための高度な関数
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- 振り返り：変更ログを作成する
- クリーニングプロセスの文書化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
データアナリストの採用プロセス
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- データアナリストの採用プロセスについて
- データアナリストの就職・転職活動プロセス
- レジュメを作成する
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- 実践編：レジュメを作成する
データアナリストのレジュメの要素を理解する
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- レジュメをユニークなものにする
- ジョセフ：データ産業における黒人・アフリカ系アメリカ人のインクルージョン
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- YouTube で CareerCon の資料を見る
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- 実践編：レジュメにスキルを追加する
レジュメで経験を際立たせるには
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- 過去の職務経験を活かす
- ケイト：データアナリストとしての私のキャリアパス
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- レジュメにプロとしてのスキルを追加する
- レジュメにソフトスキルを追加する
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- 実践編：レジュメに経験を追加する
興味のある分野を探る
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- レジュメのベストプラクティスを共有する
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- 興味のある分野は？
*コース チャレンジ*
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- コース チャレンジに向けて
- おめでとうございます！
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- 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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