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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 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
1
Discussions
- 交流してみよう
1
Videos
- はじめに:完全性の確保
1
Readings
- コースのシラバス
データ完全性と分析の目的
2
Videos
- 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
2
Readings
- 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
1
Quiz
- 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
2
Videos
- 不十分なデータへの対応
- サンプル サイズの重要性
2
Readings
- 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
2
Quiz
- 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
2
Videos
- 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
2
Readings
- データがない場合の対処法
- サンプル サイズの計算
1
Quiz
- 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
1
Videos
- データの信頼性を評価する
1
Readings
- 誤差の範囲について
1
Quiz
- 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
1
Readings
- 用語集:用語と定義
1
Quiz
- 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
4
Videos
- 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
1
Readings
- ダーティデータとは?
1
Quiz
- 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
2
Videos
- 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
1
Readings
- データクリーニングに潜む落とし穴
2
Quiz
- 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
4
Videos
- 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
2
Readings
- 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
2
Quiz
- 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
1
Readings
- 用語集:用語と定義
1
Quiz
- 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
4
Videos
- 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
2
Readings
- 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
2
Quiz
- 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
3
Videos
- 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
1
Readings
- オプション:顧客データセットを BigQuery にアップロードする
2
Quiz
- 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
1
Discussions
- SQL コードのデバッグ
2
Videos
- 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
1
Readings
- 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
1
Quiz
- 振り返り:SQL に関する課題
ウィークリー チャレンジ 3
1
Readings
- 用語集:用語と定義
1
Quiz
- 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
3
Videos
- 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
1
Readings
- データクリーニングの検証:チェックリスト
1
Quiz
- 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
3
Videos
- 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
2
Readings
- 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
2
Quiz
- 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
1
Readings
- 用語集:用語と定義
1
Quiz
- 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
3
Videos
- 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
1
Quiz
- 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
2
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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
1
Readings
- YouTube で CareerCon の資料を見る
1
Quiz
- 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
2
Videos
- 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
2
Readings
- 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
1
Quiz
- 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
1
Discussions
- レジュメのベストプラクティスを共有する
1
Videos
- 興味のある分野は?
*コース チャレンジ*
2
Videos
- コース チャレンジに向けて
- おめでとうございます!
2
Readings
- 用語集:用語と定義
- 次回に向けて
1
Quiz
- *コース チャレンジ*

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