【開箱】拿到 Google 認證數據分析師的證照了！

先說結論

• 如果你是新手、對數據分析有興趣、或是像我這種沒電腦科學背景在職場半路出家的，這個證照課程很適合你。
• 如果你已經有很充分的經驗、可以自由運用數據分析軟體（Google 試算表/Excel、Tableau/Power BI/Data Studio、SQL、R/Python 等）、有數據清理、數據視覺化等等的經驗、或是無法應付全英文課程的話，就別上這個證照課程了。
• 官方建議每週上 10 小時的課，約需半年的時間上完，但我大概前後只花了一個月，上課的步調可以自行調整。
• 開通證照課程後的七天內是免費、不收取費用的，可以試上！喜歡的話就加入 Coursera 一個月 39 塊美金的方案。
• 所有課堂都是線上的，有影片、文章閱讀、小活動、小考、週考、課堂結業考等內容，沒有實體課程。
• 上完課後會拿到一份數位證書跟徽章，可以放在履歷外，當然別忘了放在你的 LinkedIn 上面炫耀一下，吸引招募人員的注意。

關於這個證照課程

• 常見實務：試算表軟體的基本原理和常見函式應用、SQL 基本和進階語法（Google BigQuery）、資料清理、資料整理、Tableau 基本功能、R 基本功能與簡易繪圖等。
• 基礎理論：了解資料和數據分析大概是什麼、懂得怎麼問好問題、準備和整理資料的重點、數據視覺化、數據倫理等。
• 準備新職涯：履歷寫作技巧、面試問題、製作作品集等。

課綱

整個認證課程都是圍繞著數據分析的六大步驟來設計的，它們分別是：

發問 (Ask)、準備 (Prepare)、處理 (Process)、 分析 (Analyze)、分享 (Share)、行動 (Act)。

反映到課綱上，就會是這些：

1. 數據分析的基礎知識（Foundations: Data, Data, Everywhere）
2. 發問（Ask Questions to Make Data-Driven Decisions）
3. 準備（Prepare Data for Exploration）
4. 處理（Process Data from Dirty to Clean）
5. 分析（Analyze Data to Answer Questions）
6. 分享（Share Data Through the Art of Visualization）
7. 用 R 語言做數據分析（Data Analysis with R Programming）
8. 完成課程案例（Google Data Analytics Capstone: Complete a Case Study）

必須要把八門課程都完成才會拿到證照喔！雖然跳著上也沒關係，但我比較建議還是按照 1 到 8 的順序上，因為後面的課都還是會提到之前的概念或技巧，而且就算先把最後的課程案例完成，也沒辦法拿到證照，倒不如按部就班、慢慢上反而能學得更好。

課堂類型

每門課程都會再劃分成大約三到五週，每週有教學影片（Video）、延伸閱讀文章（Reading）、小考（Practice Quiz/Quiz）和週考（Weekly Challenge），每門課程最後還會有一個結業考（Course challenge）。每個考試都要超過 80 分才算及格，把課程都上過了、且考試全都及格了，就完成這門課囉！另外，每一週都是循序漸進的，建議按週次順序上，跳著上有可能會看不懂影片內容喔。

教學影片都由 Google 員工親自上陣講解，雖然是全英文、但也有字幕可以看；延伸閱讀文章會提供一些補充的教材、其他不錯的網站；練習、小考跟週考會針對教學影片講解的內容出題，如果覺得題目很難的話也可以回去重聽影片內容再作答也沒關係。

每週的課程和考試都完成後，就會在最後一週有課程考試（Course challenge），完成了就會有個小小的課程證書（但這不是整個認證課程的證書喔）！

另外，想要特別提一下最後一門課程：完成課程案例（Google Data Analytics Capstone: Complete a Case Study）。雖然你就算沒有真的完成數據分析的案例也一樣可以過這門課程，但我個人還是建議趁這個機會、把前面七門的課程所學都應用看看，製作一份作品看看吧～

費用

雖然前面提到課程進度可以自己掌握，想要快速上課也可以，想要慢慢來也可以，但是要注意，這門課是每月訂閱制的形式收費的！Coursera 開放試聽課程七天，然後會在這之後每月收 39 塊美金（據 Google 官方表示，課程可以在六個月內完成，也就是通常花不到 300 塊美金就可以拿到證照）。當然，你上得越快、就會繳得越少。我在一個月內完成，所以只付了 39 塊美金（折合台幣約 1000 塊上下），覺得這樣算下來還滿划算的。

證書、徽章

結束所有課程後，在 Coursera 的頁面可以換到證書，可以下載跟分享，他們也會鼓勵你到另外一個叫 Credly 的認證平台拿一個數位徽章，證明自己有通過這整套證照課程。我個人是申請完畢之後把證書的連結放在我的 LinkedIn：

當然也可以把這項成就放在履歷上，放在證照或是學歷的部分應該都是適合的。

我個人的真實心得

優點

• 理論扎實、名詞定義得很清楚 可能是因為這些課裡面初學者導向的內容比較多，課程會把一些常聽到的術語跟專有名詞定義得很清楚，讓你比較容易隨著內容學習。我個人很喜歡課綱中心的數據分析六大步驟，在工作上可以隨時定位自己在哪個階段、該做什麼事情。
• 上課時間彈性、上課地點彈性 這種線上課程的一大好處就是想上就上、想休就休，想在哪上，就在哪上。Coursera 除了有網頁版的介面外、手機跟平板也有 app 支援，在螢幕前一口吃的、一口喝的，一邊翹腳上課很輕鬆啊～
• 身為數據分析師要有的基本技能都有包含到 從問對問題、資料清理、分析技巧到最後怎麼用視覺化圖表分享結果，整個證照課程都有包含，對新手很友善！
• 準備求職的課課程很加分 除了技術與理論之外，認證課程也會教怎麼準備履歷、準備面試、準備作品集等等實用的求職技巧。

缺點

• 主要課程還是只有點到為止 可能是課程本身設計的關係，內容大概只有入門到一點點中級的程度。雖然會個別介紹工具和使用方法，不會特別深入太多。雖然有延伸閱讀，但效果還是有限。如果想要另外學更深的技巧，或許還是得另外找別的資源才行。
• 小考的題目有點廢 有時候小考或週考的題目沒什麼內容，就算不上課、看文字敘述也可以直接答題，覺得有那麼一點點沒有用。可能是因為希望可以給新手體驗體驗而已，但我還是想要有更多能動動腦的題目啊～
• 程式語言教的是 R 不是 Python 想要學 Python 的人就有點不好意思了，這課程不教！這邊想另外推薦一本書，或許能彌補這個小缺憾：

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