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。
4.「ダーティー」なデータを「クリーン」にする
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4.「ダーティー」なデータを「クリーン」にする
This course is part of Google データアナリティクス Professional Certificate
Instructor: Google Career Certificates
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4.7
(49 reviews)
Beginner level
Recommended experience
Flexible schedule
Approx. 22 hours
Learn at your own pace
97%
Most learners liked this course
What you'll learn
データ完全性と、データ完全性のリスクについて定義する
データベース内の文字列変数のクリーニングに、基本的な SQL 関数を当てはめる
データベースで使用する、基本的な SQL クエリを作成する
データクリーニングの結果を検証するためのプロセスについて説明する
Details to know
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Assessments
26 quizzes
Taught in Japanese
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
Build your Data Analysis expertise
This course is part of the Google データアナリティクス Professional Certificate
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- Learn new concepts from industry experts
- Gain a foundational understanding of a subject or tool
- Develop job-relevant skills with hands-on projects
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There are 6 modules in this course
このパートでは、データを準備する方法を考えるにあたり、なぜデータ完全性が優れた意思決定に重要であるかについてご説明します。 データがどのように生成され、データアナリストが分析のために収集するデータを決定する際に活用する手法についても学びます。また、構造化データと非構造化データ、データ型、データ フォーマットについても学びます。
What's included
8 videos9 readings6 quizzes1 discussion prompt1 plugin
データアナリストは皆、分析を行うさいにクリーンなデータを求めています。このパートでは、クリーンなデータとダーティなデータの違いについて学びます。また、表計算ソフトやその他のツールを使ったデータ クリーニングのテクニックもご紹介します。
What's included
10 videos5 readings6 quizzes1 plugin
データクリーニングのさまざまな方法を知っておくと、データアナリストの仕事がぐっと楽になります。 このパートでは、SQL を使用してデータクリーニングを行う方法を確認します。SQL で使えるクエリや関数を使って、データのクリーニングや変換を行い、分析に使える状態にする方法を探ります。
What's included
9 videos5 readings6 quizzes1 discussion prompt1 plugin
データのクリーニングは、データ分析プロセスにおいて不可欠なステップです。クリーニングの検証とレポートは、データが次のステップに進む準備ができていることを示す手段でもあります。このパートでは、データクリーニングの検証とレポート作成に関わるプロセスと、そのメリットについて学んでいきます。
What's included
6 videos4 readings4 quizzes
効果的なレジュメを作成することは、データアナリティクスのキャリアを歩む上で役に立ちます。このパートでは、自分の長所と適用できる経験を強調するレジュメの作成に重点を置いて、求職活動のプロセスに関するあらゆることを学びます。まだ求人に応募していない方でも、この機会にぜひレジュメを充実させましょう。メジャーリーグでの初シーズンのスプリングトレーニングのように、これは見逃せないものです。
What's included
8 videos3 readings3 quizzes1 discussion prompt
用語集で用語と定義を確認し、コースチャレンジに備えましょう。その後、サンプルサイズの重要性、データの完全性、データとビジネス上の目的との関連性に関する知識を、クイズを通して実証しましょう。また、表計算ソフトと SQL の両方で、データクリーニングの技術を適用する機会もあります。最後に、データクリーニングのプロセスと結果を文書化し、レポートし、検証しましょう。
What's included
2 videos2 readings1 quiz
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Felipe M.
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KA
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Reviewed on Sep 1, 2024
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Frequently asked questions
データとは、数値、画像、文字、動画、観測項目など、多様な形態を取る事実の集まりです。私たちは、番組や音楽をストリーミングしたり、ソーシャルメディアに投稿したり、日常的にデータを使い、生み出しています。
データ アナリティクスとは、結論を導き出し、予測を行い、情報に基づいた意思決定をするために、これらの事実を収集、変換、整理することです。
日々膨大なデータが生み出されています。携帯電話を使い、ウェブで検索し、音楽をストリーミングし、クレジットカードで買い物をし、SNS に投稿し、GPS でルート検索する、そのたびにデータが作成されます。企業は、消費者の需要に応え、新たなトレンドに対応するために、自社の製品、サービス、ツール、事業戦略を絶えず調整していく必要があります。このため、データ アナリストには常に需要があり、給与も高くなっています。
組織が適切なビジネス上の判断を下せるよう、データ アナリストはデータと数値を解釈します。データの準備、処理、分析、視覚化を通じて、パターンや傾向を発見し、重要な疑問に答えていきます。データ アナリストの仕事によって、チーム全体として適切なビジネス上の判断を下せるのです。
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では、ジュニア データ アナリストやアソシエイト データ アナリストに必要なスキルセットを学びます。データ アナリストは、正しい質問を投げかけ、鍵となるインサイトが得られるようデータを準備、処理、分析し、ステークホルダーの役に立つよう結果を共有し、十分な検討を経た上で行動できるよう、データに基づいた提案を行うことができます。
この認定プログラムに参加し、対話型コンテンツ（ディスカッション、テスト、アクティビティ）を通じて、すきま時間を使って毎週 10 時間以内の学習を続けることにより、6 か月未満で業務にすぐに使えるスキルを学べます。Tableau、アクセンチュア、デロイトなど、トップ企業や業界リーダーの意見を参考に設計されたカリキュラムを利用して学習します。さらに、新しく身に着けたスキルセットを活かして、就職候補先企業に提出できるケーススタディも作成します。