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

Is Google Data Analytics Certification Worths the Time & Money?

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

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 Studio 和 R 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

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 GitHub 或 Kaggle
2. 若想用寫文章或部落格的方式分享，可以放在 Medium、Google 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。

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 Credly、Coursera 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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