疫情自學系列 III:一個月取得Google Data Analytics證書心得(上)

2021/09/24閱讀時間約 11 分鐘

Is Google Data Analytics Certification Worths the Time & Money?

數據分析近年來成為顯學,相信不少人對 「Big Data (大數據)」都可以說上幾句,那麼,你知道 Data Science 和 Data Data Engineer 有何不同?而 Data Cleaning 又是在幹嘛呢?繼上回的 Google UX Design,今天要分享前陣子剛完成的 Google Data Analytics 課程心得。

緣起

身為一個好奇寶寶,我一直對數據很有興趣,數據包羅萬象,不同的人用不同維度去分析,可能得出完全不一樣的結果。
我過去的工作需要用 Excel 經手數據跑專案,隨著 Big Data 時代的來臨,分析工具也越來越進階,當我手癢想學點皮毛時,卻不知從何下手,這時候發現 Coursera 的 Google Data Analytics 課程,想說來試試吧!
Google Data Analytics 課程是我在 Coursera 上的第二門課,其他的 Coursera 上課心得可以看這裡
如果你是下面的 6 種人之一,這篇文章應該可以對你有些幫助,happy reading!
  1. 對數據分析有興趣,但是不知道學不學的來
  2. 聽聞 Google Data Analytics 課程,還在觀望要不要報名
  3. 久仰 Coursera 的大名,正在猶豫要選哪一堂課好
  4. 工作上需要處理數據,想要更精進數據分析能力
  5. 想轉職,或想拿證照幫履歷加分
  6. 因 Work from home 在家工作或 self-quarantining 居家隔離,突然多了很多時間,除了看 Netflix 不知道要幹嘛

課程背景

Coursera 和 Google 從 2018 年開始合作 Grow with Google 專案,先從最缺的 IT 人才開始,上線 Google IT Support Professional Certificate,這個課程目前上的人最多,截至 2021/9 上課人數高達 1 百萬人。
Google Data Analytics 專項課程全名是 Google Data Analytics Specialization,是目前 Google 開的 3 堂商業課程中最受歡迎的,遺憾的是目前只提供英文教學。
這堂課跟其他 Google 課程一樣,標榜不用任何相關經驗就可以完成,官方建議一週上課 10 小時, 6 個月就可以上完。如果你跟我一樣有點數據分析的底子,也可以挑戰在一個月,或更短時間內完成並拿到 Google Data Analytics Certification 證書。

課程內容

整門 Google Data Analytics 專項課程 (Specialization) 包含 8 堂單一課程 (Course),每堂課再細分成 4~6 星期的內容;如果慢慢上,入手專項課程證書花費時間約為 8 堂課 * 5 星期 * 4.5 小時/週 = 180 小時,不是很大負擔吧?
跟上回一樣,讓我先介紹每堂課在教什麼,你可以先挑幾個有興趣的主題,點標題下面的連結看內容適不適合你,再決定要不要花錢註冊 (目前單一專項課程月費為 US$39)。
給不熟悉 Coursera 上課方式的人:Coursera 上課採看影片自學,每堂課內容含預錄影片、影片隨堂考、課外閱讀、討論論壇、課後作業,和自我評量。
Google Data Analytics 特別的是前 3 堂課提供 Speed Track 考試,通過了可以選擇直接跳過該堂課;可以想像就是迪士尼的 Fast Pass 快速通關券,讓你直接從最想要的地方開始玩。
有看過我上篇 UX Design 課程介紹的人,還記得有很費工的一堆 Peer Review 學生互評要完成嗎?幸好 Data Analytics 課程完全沒有這個機制。
讓我們開始吧!

Course 1: Foundations: Data, Data, Everywhere 數據分析基礎

本課程分為 5 個禮拜,總計 20 小時,有一個 Speed Track 考試
第一堂課主要介紹 Data Analytics 基本概念 ,你將學到:
  • Data Analytics 的六個步驟:Ask 瞭解問題 → Prepare 準備數據→ Process 處理數據→ Analyze 分析數據 → Share 分享洞見 → Act 付諸行動
  • 數據分析工具:除了我熟悉的 Excel,還有建立數據資料庫的 SQL (Structured Query Language/結構化查詢語言)、可以把數據視覺化的 TableauR 等等
  • Data Analytics 相關工作職責:由不同 Google 數據分析師們告訴你他/她的故事,可以看出不用相關求學背景,還是可以靠自學或坊間課程成為 Google 數據專家
以下將加入我的 Google Data Analytics 課程作業簡報做範例說明

Course 2: Ask Questions to Make Data-Driven Decisions 瞭解問題

本課程分為 4 個禮拜,總計 18 小時,有 Speed Track 考試
第 2 堂課進入 Data Analytics 第一階段 — 瞭解問題,你將學到:
  • 如何瞭解你要分析的對象:問「對的」問題來了解公司最重要的目標是什麼?要達到目標需要解決什麼樣的問題?分析過程中會遇到哪些利害關係人?
  • 如何有效的抽絲剝繭:利用良好的溝通技巧問對問題,並根據數據分析結果做出商業決定
  • 如何用 Spreadsheet 試算表做簡單數據分析:使用工具是微軟的 Excel 和 Google Sheet 線上試算表,同時提供快捷鍵列表

Course 3: Prepare Data for Exploration 準備數據

本課程分為 5 個禮拜,總計 22 小時,有 Speed Track 考試
第 3 堂課進入 Data Analytics 第二階段 — 準備數據,你將學到:
  • 如何蒐集數據:認識不同資料類型 (如 Boolean),瞭解 SQL 或 R 處理不同資料類型的方式
  • 如何確保數據可信度:理解數據倫理 (Data Ethics)跟保存數據的重要
  • SQL 在數據分析中的角色和其基本概念:不意外地,這裡示範和練習用的是 Google 自己的 BigQuerry
  • Data Analytics 職涯建議:如何建立線上能見度,並擴展專業社交圈

Course 4: Process Data from Dirty to Clean 處理數據

本課程分為 6 個禮拜,總計 22 小時
第 4 堂課進入 Data Analytics 第三階段 — 處理數據,你將學到:
  • 如何用 Spreadsheet 跟 SQL 先確認 Data Integrity 數據完整性,再開始做Data Cleaning 數據清洗
  • Data Verification 數據確認的重要性跟建議步驟
  • 建立 Data Analyst 資料分析師履歷的技巧分享
怕寫太長大家看不完,所以先 Update 到這裡,後面 4 堂課程的介紹跟心得分享請期待下一篇文章,等不及的話也可以到我的個人網站,所有文章都會優先在上面發表。
下一篇文章會一併分析 Google Data Analytics 課程的優缺點,讓大家可以好好評估適不適合自己,我們下次再見囉。

希望你喜歡我的第二篇 Coursera 自學心得文,如果你也上完這堂課想交換心得,或對數據分析有興趣,歡迎在底下留言跟我分享。我的其他學習心得可以在這裡找到。
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Neverlandseeker SC
Neverlandseeker SC
在世界各地尋找 Second Star To The Right 的旅行家,有時會因為好萊塢的花花綠綠而分心,努力從兔子的細毛往上爬,希望找到魔術師問對的問題! 歡迎透過個人網站或 FB 聯絡,有悄悄話也可以寫信到 [email protected]~
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