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Google データアナリティクス (berufsbezogenes Zertifikat)

Bringen Sie Ihre Karriere in diesem Sommer in Schwung mit Kursen von Google, IBM und anderen für £190/Jahr. Jetzt sparen.

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Google データアナリティクス (berufsbezogenes Zertifikat)

データ分析を扱うキャリアへの第一歩. このプログラムでは、即戦力として活躍できるスキルを 6 ヶ月以内で身につけることができます。学位や経験は必要ありません。

Google Career Certificates

TOP-LEHRKRAFT

25.987 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt
4.7

(590 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

6 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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4.7

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

6 Monate
Pro Woche 10 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • ジュニアまたはアソシエイトデータアナリストが日々の業務での実務とプロセスを深く理解する

  • 主要な分析スキル(データクリーニング、分析、可視化)とツール(スプレッドシート、SQL、R プログラミング、Tableau)を習得する

  • 分析のためのデータのクリーニングと整理の方法を理解し、表計算ソフト、SQL、R プログラミングを使用して分析と計算を行う

  • ダッシュボード、プレゼンテーション、一般的に使用されるビジュアライゼーションプラットフォームでデータの調査結果を可視化し、提示する方法を学ぶ

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Ggplot2
  • Kategorie: Interactive Data Visualization
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Rmarkdown
  • Kategorie: Data Validation
  • Kategorie: Interviewing Skills
  • Kategorie: Data Access
  • Kategorie: Data Storytelling
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Data-Driven Decision-Making
  • Kategorie: Stakeholder Communications

Wichtige Details

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Unterrichtet in Japanisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Bereiten Sie sich auf eine Karriere in Data Science vor.

  • Erhalten Sie Schulungen auf professionellem Niveau von Google
  • Stellen Sie Ihre Kenntnisse in Portfolio-fähigen Projekten unter Beweis.
  • Erwerben Sie ein von Arbeitgebern anerkanntes Zertifikat von Google.

Berufsbezogenes Zertifikat – 8 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • データ、データ分析、データ エコシステムなど、データ アナリティクスの主な概念を定義、説明する

  • 分析的思考を使った具体例を交えながら、分析的思考で自己評価をする

  • データ アナリティクスにおけるスプレッドシート、クエリ言語、データの可視化ツールの役割を理解する

  • 具体的な業務/職位を挙げて、データ アナリストの役割を説明する

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: SQL
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Data Management
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Literacy
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Collection

Was Sie lernen werden

  • 問題解決における各ステップが、一般的な分析シナリオにどう貢献するか説明できるようになる

  • 意思決定プロセスにおけるデータの活用について話し合う

  • 表計算ソフトを使用して、データの入力や整理など、データアナリストの基本的なタスクを実行できる

  • 構造化思考に関連する、重要な考え方を説明できる

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Google Sheets
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Quantitative Research
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Communication
Kategorie: Stakeholder Communications
Kategorie: Microsoft Excel
Kategorie: Data Presentation

Was Sie lernen werden

  • データ収集を行う際の判断材料について、説明できる

  • 偏ったデータとそうでないデータの違いについて、説明できる

  • データベースの機能と構成要素に言及しながら、データベースについて説明できる

  • データ整理のベストプラクティスについて、説明できる

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: SQL
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Relational Databases
Kategorie: Data Security
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Access
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Management
Kategorie: Databases
Kategorie: Data Storage

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Statistics
Kategorie: Data Analysis

Was Sie lernen werden

  • 分析前にデータを整理することの重要性を、並び替えやフィルタに言及しながら説明する

  • データの変換とフォーマットについて理解する

  • 複数のデータベーステーブルからデータを結合するための SQL クエリの関数と構文を理解する

  • 表計算ソフトのデータで基本的な計算を行うための関数について説明する

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: SQL
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Analytics
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Excel Formulas
Kategorie: Peer Review
Kategorie: Data Synthesis

Was Sie lernen werden

  • データやデータ分析結果を共有するためのデータ ビジュアライゼーション活用について説明する

  • データ ビジュアライゼーション ツールとしての Tableau とその使用方法を理解する

  • データ主導のストーリーとは何か、その重要性と属性を説明する

  • 効果的なプレゼンテーションに関する原則と実践方法を説明する

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Interactive Data Visualization
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Data Literacy
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Presentations
Kategorie: Dashboard
Kategorie: User Centered Design

Was Sie lernen werden

  • プログラミング言語 R とそのプログラミング環境について説明する

  • 関数、変数、データ型、パイプ、ベクトルなど、R でのプログラミングに関連する基本的な概念を説明する

  • R でビジュアライゼーションを作成オプションについて説明する

  • R Markdown の基本的なを理解し、を作成し、コンテンツを強調する

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Tidyverse (R Package)
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Package and Software Management
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Reporting
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Statistical Programming
Kategorie: Statistical Visualization

Was Sie lernen werden

  • 総仕上げ、ケーススタディ、ポートフォリオについて理解する

  • ケーススタディの主な特徴や属性を確認する

  • データ分析プロセスに沿った実践方法と手順を、与えられたデータセットに応用する

  • 採用担当者や就職候補先とのコミュニケーションにおける、ケーススタディやポートフォリオの活用について議論する

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Interviewing Skills
Kategorie: LinkedIn
Kategorie: Analysis
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Presentations
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Professional Networking
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Digital Publishing
Kategorie: R Programming
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Portfolio Management

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen

¹Basierend auf den Antworten der „Coursera Learner Outcomes Survey“, USA, 2021.