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

Is Google Data Analytics Certification Worths the Time & Money?

緣起

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

課程內容

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 Tableau 跟 R 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。

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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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