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Dies geschah vor einiger Zeit, aber ich nutzte das Qualifizierungsunterstützungsprogramm meines Unternehmens, um den Zertifizierungskurs „Google Data Analytics Professional“ zu absolvieren und abzuschließen.

Ich gebe Ihnen eine grobe Vorstellung davon, was Sie lernen werden und wie schwierig der Kurs ist, zusammen mit meinen Eindrücken von der Teilnahme am Kurs!

Was ist die Google Data Analytics Professional-Zertifizierung?

Dieses von Google bereitgestellte Online-Lernprogramm vermittelt alles von den Grundlagen der Datenanalyse bis hin zu Anwendungen.Insgesamt 8 KurseSie lernen in zwei Teilen.

• So gehen Sie bei der Datenanalyse vor
• So organisieren Sie analytische Daten
• Verwenden von Tabellenkalkulationen
• Datenorganisation mit SQL
• Erstellen von Visualisierungen mit Tableau
• Verwenden von R Markdown

Es deckte ein ziemlich breites Spektrum an Fähigkeiten ab.

Die empfohlene Zeit beträgt 10 Stunden pro Woche für etwa 6 Monate, aber ich bevorzuge es, in einem langsameren Tempo zu arbeiten.Ungefähr 4 MonateWenn Sie sich konzentrieren, können Sie den Kurs meiner Meinung nach in kürzerer Zeit abschließen.

Die Kurse werden über die Plattform Coursera angeboten und sind gegen eine monatliche Gebühr gebührenpflichtig. Es gibt gelegentlich kostenlose Kursaktionen, die Sie unbedingt nutzen sollten.

Es gibt eine einwöchige Testphase, in der Sie entscheiden können, ob Sie den Kurs wirklich absolvieren können. Bitte beachten Sie, dass sich das Abonnement nach Ablauf der Testphase automatisch verlängert!

Sie können sofort loslegen, indem Sie sich auf der Google Data Analytics Professional-Zertifikatsseite von Coursera anmelden.

Lernfluss

Jeder Kurs besteht aus mehreren Modulen. Sie müssen alle Lernmaterialien (Videos, Dokumente usw.) bearbeiten und die Tests für jedes Modul absolvieren. Wenn Sie alle Kursaufgaben erledigt haben, erhalten Sie ein Abschlusszertifikat.

Die Dokumentation enthält außerdem Links zu verwandten Tools und externen Lernmaterialien, die das Verständnis vertiefen. Da es jedoch zu lange dauern würde, alles im Detail durchzugehen, habe ich mir zunächst Begriffe und Links notiert und diese später nachgeschlagen.

So besteht der Test ohne Probleme!

Da es sich um einen riesigen Arbeitsaufwand handelt, wurde mir durch das gewissenhafte Design, das es mir ermöglicht, den Status jederzeit auf „erledigt“ zu ändern, eine Erleichterung verschafft.

Schwierigkeit, den Kurs zu belegen

Wenn ich die Begriffe „SQL“ und „R“ höre, bin ich etwas eingeschüchtert, aber sie bieten von Anfang an gründliche und detaillierte Erklärungen, sodass es nicht so schwierig war.

Sie können den Test bestehen, wenn Sie die Lernmaterialien sorgfältig lesen. Das System ist äußerst benutzerfreundlich gestaltet, sodass Sie den Test wiederholen können, wenn Sie die erforderliche Note nicht erreichen.

Obwohl die Anzahl der Wiederholungen des umfassenden Tests pro Tag begrenzt ist, wird das Limit nach 24 Stunden zurückgesetzt, sodass Sie ihn grundsätzlich so oft wiederholen können, wie Sie möchten!

Es werden auch Tools vorgestellt, die Sie normalerweise nicht verwenden, wie BigQuery, Tableau und Rstudio. Sie müssen sich jedoch keine Sorgen machen, da auch diese von der Installation bis zur Verwendung ausführlich erklärt werden.

Darüber hinaus sind die zum Lernen verwendeten Tools kostenlos, sodass neben der monatlichen Gebühr von Coursera keine weiteren Kosten anfallen, was den Geldbeutel schont.

Eine weitere Funktion, die ich schwierig fand, war die Übersetzungsfunktion.

Die Lernmaterialien sind überwiegend auf Englisch. Natürlich verfügen alle Videos, Dokumente und Tests über Übersetzungsfunktionen, und die Genauigkeit ist recht hoch. Gelegentlich werden jedoch Wörter mit ähnlicher Bedeutung in dasselbe Japanische übersetzt.

Bei Multiple-Choice-Fragen kam es nicht selten vor, dass zwei scheinbar identische Antwortmöglichkeiten nebeneinander auftauchten, was einen unterschiedlichen Schwierigkeitsgrad darstellte.

Einführung in die einzelnen Kurse

Das war eine lange Einführung, aber von hier an möchte ich die Lerninhalte jedes Kurses vorstellen.

[Kurs 1: Daten sind überall] Dies ist der erste Kurs und hauptsächlich ein Präsenzkurs, der die Grundlagen der Datenanalyse vermittelt. Sie lernen den Prozess kennen, mit dem Datenanalysten ihre Analysen durchführen. Das hier Gelernte bildet die Grundlage für Ihr Studium in Kurs 2 und darüber hinaus.

[Kurs 2: Fragen für datenbasierte Entscheidungen] Dieser Kurs konzentriert sich auf die Fragen, die Sie stellen müssen, um die zu lösenden Probleme genauer zu ergründen. Sie lernen, Interviews zu führen, zu kommunizieren und Analyseergebnisse zu teilen.

Hier beginnt das praktische Lernen! Sie erlernen allgemeines Wissen, das am Arbeitsplatz häufig verwendet wird, wie z. B. grundlegende Tabellenkalkulationsfunktionen und Fehlerarten.

Es ist ein relativ einfacher Kurs, den man absolvieren kann.

[Kurs 3: Daten für die Exploration vorbereiten] Dies ist der Prozess der Datenvorbereitung für die Analyse. Sie lernen Datenstruktur und Erfassungsmethoden kennen und verstehen das Konzept „sauberer Daten“, das den Kern von Kurs 4 bildet. Neben Tabellenkalkulationen lernen Sie auch die Datenmanipulation mit SQL und BigQuery. Dies ist der erste schwierige Teil.

Wenn Sie die Grundlagen nicht gut beherrschen, werden Sie später auf Probleme stoßen. Wir empfehlen Ihnen daher, beim Verstehen des Materials langsam vorzugehen.

[Kurs 4: „Schmutzige“ Daten „sauber“ machen]

Erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten bereinigen, was für die Verbesserung der Genauigkeit Ihrer Analyse unerlässlich ist.

Nachdem Sie verstanden haben, warum eine Bereinigung notwendig ist und was passiert, wenn fehlerhafte Daten analysiert werden, erfahren Sie mehr über die Datenbereinigung mithilfe von Tabellenkalkulationen und BigQuery.

Es war ziemlich anspruchsvoll, da es viele Funktionen und Abfragen beinhaltete.

[Kurs 5: Daten analysieren und Antworten finden]

Sie wenden die bisher erlernten Prozesse der Datenaufbereitung und -bereinigung an und verarbeiten die Daten. Dies ist die Kernphase des Programms, in der Sie die Daten nach bestimmten Kriterien eingrenzen, Durchschnittswerte berechnen und mithilfe verschiedener Berechnungen verborgene Fakten und Trends in den Daten aufdecken können.

[Kurs 6: Daten teilen durch Datenvisualisierung]

Sie lernen, wie Sie mit Tableau Daten visualisieren und effektiv teilen. Selbst wenn ich den Anweisungen im Video folgte, traten häufig Fehler auf und die Ergebnisse wurden nicht wiedergegeben, was für mich ziemlich mühsam war.

Es ist ein Tool, das ohne spezielle Kenntnisse intuitiv verwendet werden kann, aber ehrlich gesagt traue ich mich noch nicht, sein volles Potenzial auszuschöpfen …

[Kurs 7: Datenanalyse und R-Sprache]

Hier kommt schließlich die Datenanalyse mit der Programmiersprache R ins Spiel. Da der Kurs mit der Installation von R beginnt, sollten Sie keine Probleme haben, wenn Sie den Anleitungen folgen. Seien Sie jedoch vorsichtig, denn in den Analyse- und Visualisierungsphasen werden Sie auf unbekannte Wörter und Konzepte stoßen.

Die Möglichkeiten zur Visualisierung sind größer als bei Tableau und sobald man den Dreh raus hat, macht es richtig Spaß. Schön fand ich auch, dass man die Berichte komplett in R erstellen konnte.

Das war der Kurs, der mir persönlich am meisten Spaß gemacht hat.

[Kurs 8: Abschlussaufgabe zur Abrundung Ihres Lernstoffs]

Dies ist der Höhepunkt des Programms! Die Studierenden nutzen das bisher Gelernte, um selbst Daten zu analysieren. Anhand mehrerer Fallstudien erstellen sie ihre eigenen Ergebnisse.

Die zweite Hälfte des Kurses konzentriert sich auf die Jobsuche für Datenanalysten. Man kann durch das Anschauen von Interviewszenen lernen, aber die Atmosphäre unterscheidet sich von japanischen Interviews. Daher halte ich es für das Beste, sich die Videos nur als Referenz anzusehen. Ehrlich gesagt habe ich sie nur überflogen.

Zusammenfassung

Dies war eine lange Einleitung, aber was denken Sie?

Ich habe Punkte aufgenommen, die ich persönlich vor der Teilnahme am Kurs wissen möchte, ohne auf den Hauptinhalt einzugehen.

Mein ehrlicher Eindruck nach dem Kurs ist, dass es sich um eine leicht zu erlangende Qualifikation für Personen ohne Vorerfahrung handelt, die einen Job in der Webbranche suchen oder den Job wechseln möchten. Es mag nicht viele Gelegenheiten geben, die Qualifikation im Arbeitsalltag eines Produktionsunternehmens anzuwenden, aber wenn es soweit ist, ist es definitiv besser, Daten analysieren zu können, als es nicht zu können.

Selbst Tools, die Sie normalerweise nicht verwenden, werden von der Einführung bis zur grundlegenden Verwendung sorgfältig erklärt, sodass auch Personen ohne Erfahrung in der Webbranche sicher lernen können. Wer jedoch tiefer in praktischere Anwendungen eintauchen möchte, wird möglicherweise etwas enttäuscht sein. Die „Google Data Analytics Professional Certification“ ist nicht sehr bekannt, bietet aber meiner Meinung nach den großen Vorteil, dass man öffentlich nachweisen kann, dass man über Google-zertifizierte Datenanalysefähigkeiten verfügt.

Bei Interesse können Sie mit einer kostenlosen Testversion beginnen.