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

閱讀時間約 8 分鐘

Is Google Data Analytics Certification Worths the Time & Money?

我的 Credly 版 Google Data Analytics 課程證書
I’m back! 今天要繼續介紹 Coursera 線上學習平台的 Google Data Analytics 專項課程。上回我介紹了 Google 這堂數據分析課程的背景、適合對象,跟一部分課程內容;今天則要分享剩下的 4 堂課,最後會來個優缺點 PK,讓你好好評估是不是你的 cup of tea。
想複習的人可以參考我的上篇文章,那麼,要開始囉!

課程內容

Course 5: Analyze Data to Answer Questions 分析數據

本課程分為 4 個禮拜,總計 26 小時
第 5 堂課進入 Data Analytics 第四階段 — 分析數據,你將學到:
  • 如何用 Spreadsheet 跟 SQL 整理數據以便後續分析:包含數據篩選排序、Data Formatting 格式統整 、Data Conversion 數據轉換、資料串接 (Spreadsheet 教的是 Vlookup 函數、SQL 則用到了 JOIN 子句) 等應用
  • 利用 Spreadsheet 跟 SQL 內建功能進行分析:Spreadsheet 用的是大家或多或少見過的 Pivot 樞紐分析表、SQL 部分則運用了不同函數做數據計算
我的 Google Data Analytics 作業第三步:分析數據,先建立假設,再進行分析,確認變數連動性

Course 6: Share Data Through the Art of Visualization 分享洞見

本課程分為 4 個禮拜,總計 24 小時
第 6 堂課為 Data Analytics 第五階段 —數據視覺化與分享洞見,你將學到:
  • Data Visualization 數據視覺化的基本概念:包含使用目的、使用時機、常見工具 (Tableau, Looker)、預期結果等
  • 如何用 Tableau 打造適合的 Dashboard 數據儀表板
  • 如何用數據說故事、如何完成有效的簡報、如何回答報告後的 Q&A 環節

Course 7: Data Analysis with R Programming

本課程分為 5 個禮拜,總計 37 小時
第 7 堂課進入 Data Analytics 第六也是最後階段 — 付諸行動,你將學到:
  • 如何使用 R 語言相關工具:如 R StudioR Markdown
  • 如何用 R 語言做數據分析:R 和 SQL 的比較,R 語言從數據清洗、數據整理、數據分析、數據視覺化,到數據分享的相關教學
我的 Google Data Analytics 作業第五步:數據視覺化與分享洞見,這 4 張簡報圖表都是用 R 語言完成的

Course 8: Google Data Analytics Capstone: Complete a Case Study 付諸行動

本課程分為 4 個禮拜,總計 8 小時,須完成 1 個作業
第 8 堂課進入 Data Analytics 第六也是最後階段 — 付諸行動,內容包含:
  • 如何建立自己的線上數據分析 Portfolio 作品集:
  1. 若要分享自己寫的 code,可以放在 GitHubKaggle
  2. 若想用寫文章或部落格的方式分享,可以放在 MediumGoogle Sites,或 Wordpress
  3. 若只是要分享自己的數據視覺化成品,可以放在 Tableau
  • 面試 Data Analyst 的訣竅:除了面試技巧教學,也教你如何對不同對象呈現自己的作品,還有一個章節教你薪資談判技巧
  • 最後的大魔王:用這門課所學做一個完整的數據分析案例分享,你可以從兩個指定題目中選一個 (會提供原始資料),或自己找一個有興趣的主題,最後需要把這個作品放在網路上。
在此分享一個小技巧,如果你也選擇用 Kaggle 放你的作品,可以用作業題目先在 Kaggle 搜尋其他人的作品,參考別人是怎麼做的,還可以下載別人的模板再加進自己的內容,一開始可以省去不少時間;當初為了照著 Google 的課程架構跟作業提示來寫,我也選擇套用了一個受歡迎的作品模板。但切記不要抄襲,真的自己動手做才能把學到的東西融會貫通。
有需要可以參考我用 R 語言完成後上傳 Kaggle 的作品,還有放在 Google 的作業簡報
我的 Google Data Analytics 作業第六步:付諸行動,點出問題 ,提供建議

課程優缺點比較

優點

  1. 時間彈性:註冊後系統會自動幫你設定一個完成每堂課的目標時間,但隨時可以 reset,按自己的進度學習
  2. 地點隨性:Coursera 提供多平台線上教學, 兼容電腦、平板跟手機,實測幾乎所有內容都可以在不同平台存取,而且轉換平台時進度也自動更新,幾乎沒有時間差
  3. 適合所有學生:無論你是對數據分析一竅不通的門外漢;或是跟我一樣有一點基礎,但完全沒有程式語言背景的學生,都可以花點時間自學,完成所有數據分析考試跟作業
  4. 內容精實實用:如果你現在的工作需要做很多資料統整,這堂課教你的「數據清洗」技巧馬上可以幫你省下很多時間。如果你跟我一樣本來就會用 Excel 做一點數據處理,這門課則是可以帶你進入另一個世界,給你更多數據分析的選擇;課程中學到的工具如 R 或 Tableau,不但可以處理更大量的數據,還可以做出精美的圖表,讓你在報告時走路都有風
  5. 求職實戰導向:Google 在課堂中不時穿插各種不同專業、不同背景的數據分析師們談他們的求職或職涯故事,所以學生很容易找到跟自身背景 relate 的分享,給想走 Data Analytics 這行的學生很多啟發跟信心。而針對不同 Data Analytics 職位跟工作內容,也提供求職跟面試技巧教學,對年資較淺的學生尤其受用。更重要的是,拿到整門專項課程證書以後,會收到信,邀請你加入求職平台如 CredlyCoursera Job Platform,和 Big Interview ,實際使用後發現有些功能很強大,有空會再寫一篇來介紹

缺點

  1. 對我來說,這堂課唯一美中不足的只有最後的作業,或許有些人不覺得這是缺點也不一定。我覺得還可以改進的原因是,不像其他兩堂 Google UX Design, Google Project Managent 課程有 Peer Review 環節,Google Data Analytics 課程針對唯一的實作作業,只要求做一個自我評量,問你是否有完成並上傳作業,過程完全採自由心證。照先前上另外兩堂課時發現有抄作業的情形來看,我想也會有學生為了拿證書沒有照實回答,這恐怕多少會影響這門課證書的價值。

結語

希望你有看到最後,現在想報名 Google Data Analytics 了嗎?
從有數據分析相關工作經驗的角度來看,我覺得課程設計難易度適中,內容也相當實用;不論你學習的動機是什麼,都可以從中找到自己適合的教材去學習。
對想要學基本資料整理的人,你可以學到很多 Spreadsheets 技巧,簡單的資料分析也是沒有問題的;若想精深自己的數據分析能力,可以學到如何用 SQL 跟 R 處理大數據。這門課也提供很多資源,告訴你之後可以去哪裡找原始資料 (raw data) 來練習,或哪個網站可以提供更進階的數據分析教學。
如果你跟我一樣在 gap year,這堂課一個月內完成相信沒什麼問題。不論你是零基礎的初學者、積極想轉職,或是單純想提升自己分析技巧的專業人士,都非常受用 ,況且上完這門課還可以放個 Google Data Analytics Certification 在你的履歷或 Linkedin 上,真心推薦!
因為原文真的太長,我有稍微刪減內容,全文可以在我的個人網站找到。

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。我的其他學習心得在這裡
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Neverlandseeker SC
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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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