Das ist zwar schon etwas länger her, aber über das Qualifizierungsprogramm der Firma habe ich das "Google Data Analytics Professional Certificate" belegt und erfolgreich abgeschlossen.
Im Folgenden stelle ich kurz vor, was man dabei lernt und wie hoch der Schwierigkeitsgrad ist, und teile dabei auch meine persönlichen Eindrücke!
Was ist das Google Data Analytics Professional Certificate?
Dabei handelt es sich um ein Online-Lernprogramm von Google, in dem die Grundlagen und fortgeschrittenen Themen der Datenanalyse in insgesamt acht Kurse unterteilt vermittelt werden.
- Vorgehensweise bei der Datenanalyse
- Aufbereitung von Analysedaten
- Einsatz von Tabellenkalkulationen
- Datenaufbereitung mit SQL
- Visualisierungen mit Tableau erstellen
- Einsatz von R Markdown
und vieles mehr – die Inhalte decken ein recht breites Spektrum an Fähigkeiten ab.
Als Richtwert gelten "etwa 6 Monate bei 10 Stunden pro Woche". Ich habe das Programm jedoch in einem gemächlichen Tempo absolviert und etwa vier Monate benötigt. Bei konzentrierter Arbeit lässt es sich meiner Einschätzung nach auch in deutlich kürzerer Zeit gut abschließen.
Die Kurse werden über die Plattform Coursera belegt, und die Kosten fallen monatlich an. Gelegentlich gibt es kostenlose Teilnahmeaktionen, die sich lohnen können, wenn man den richtigen Zeitpunkt abpasst.
Es gibt eine einwöchige Testphase, in der sich gut prüfen lässt, ob das Programm zeitlich passt. Nach Ablauf der Testphase wird das Abo jedoch automatisch verlängert, also bitte rechtzeitig daran denken!
Die Anmeldung erfolgt direkt über die Seite des "Google Data Analytics Professional Certificate" auf Coursera, und man kann sofort loslegen.
Ablauf des Lernprogramms
Jeder Kurs besteht aus mehreren Modulen. Man arbeitet sämtliche Lernmaterialien (Videos, Dokumente usw.) durch und absolviert anschließend einen Test für jedes Modul. Wer alle Aufgaben aller Kurse besteht, erhält das Abschlusszertifikat.
Die Dokumente enthalten außerdem Links zu verwandten Tools und externen Lernmaterialien, die das Verständnis vertiefen. Da man sich aber nicht unbegrenzt Zeit für jede Einzelheit nehmen kann, habe ich mir zunächst Fachbegriffe und Links notiert und diese später gezielt nachgeschlagen.
Auch mit dieser Methode lässt sich der Test problemlos bestehen!
Der Umfang ist ziemlich groß, aber zum Glück ist es kundenfreundlich gestaltet: Man kann den Status jederzeit selbst auf „Abgeschlossen“ setzen.
Zum Schwierigkeitsgrad kurs
Bei „SQL“ oder „R“ wird man zunächst etwas nervös, doch der Kurs erklärt alles von Grund auf sehr geduldig, sodass es gar nicht so schwer war.
Wer den Lernstoff gründlich durcharbeitet, besteht auch die Tests problemlos. Und selbst wenn die Mindestpunktzahl nicht erreicht wird, kann man den Test wiederholen – sehr nutzerfreundlich gestaltet.
Die Abschlusstests können pro Tag nur eine begrenzte Anzahl Mal absolviert werden. Nach 24 Stunden wird das Limit jedoch zurückgesetzt, sodass man sie praktisch beliebig oft machen kann!
Auch Tools wie BigQuery, Tableau oder RStudio, mit denen man sonst kaum in Berührung kommt, werden vorgestellt. Keine Sorge: Von der Installation bis zur Anwendung wird alles ausführlich erklärt.
Außerdem sind die im Kurs verwendeten Lernwerkzeuge so gewählt, dass sie im kostenlosen Rahmen bleiben. Abgesehen von der monatlichen Gebühr für Coursera fallen also keine weiteren Kosten an, was den Geldbeutel angenehm schont.
In anderer Hinsicht war die Übersetzungsfunktion eine größere Herausforderung.
Die Kursmaterialien sind grundsätzlich auf Englisch. Videos, Dokumente und Tests verfügen zwar alle über eine Übersetzungsfunktion, die recht genau arbeitet, doch gelegentlich wurden ähnliche Begriffe mit demselben japanischen Wort übersetzt.
Bei Multiple-Choice-Fragen kommt es gar nicht selten vor, dass zwei Antwortoptionen auf den ersten Blick völlig identisch wirken. Das war eine ganz eigene Herausforderung.
Die einzelnen Kurse im Überblick
Genug der Vorrede: Im Folgenden stellen wir Ihnen die Lerninhalte der einzelnen Kurse vor.
[Kurs 1: Daten sind überall] Als Einstieg handelt es sich um einen überwiegend theoretischen Kurs, in dem die Grundlagen der Datenanalyse vermittelt werden. Sie lernen, wie Datenanalysten bei ihrer Arbeit denken und welche Schritte dabei nacheinander durchlaufen werden. Die Inhalte aus diesem Kurs bilden die Grundlage für alle weiteren Kurse.
[Kurs 2: Fragen als Grundlage datengestützter Entscheidungen] Der Fokus liegt auf den Fragen, mit denen sich zu lösende Probleme gezielt vertiefen lassen. Vermittelt werden Techniken für Interviews und Kommunikation sowie Methoden zur Präsentation von Analyseergebnissen.
Jetzt geht es endlich ins praktische Lernen! Sie erarbeiten sich grundlegende Funktionen von Tabellenkalkulationen sowie verschiedene Fehlerarten – Wissen, das im Berufsalltag häufig gebraucht wird.
Dieser Kurs lässt sich vergleichsweise zügig durcharbeiten.
[Kurs 3: Explorationsdaten vorbereiten] In diesem Schritt werden die Analysedaten aufbereitet. Sie lernen den Aufbau von Daten und Methoden der Datenerhebung kennen und verstehen das zentrale Konzept der „sauberen Daten“, das in Kurs 4 eine wichtige Rolle spielt. Neben Tabellenkalkulationen kommen nun auch Datenmanipulationen mit SQL in BigQuery hinzu. Hier liegt die erste größere Hürde.
Wer die Grundlagen nicht gründlich verinnerlicht, stolpert später leicht. Daher empfehlen wir, sich Zeit zu nehmen und den Stoff Schritt für Schritt nachzuvollziehen.
[Kurs 4: Aus „schmutzigen“ Daten „saubere“ Daten machen]
Sie lernen Methoden zur Datenbereinigung, die für präzise Analysen unverzichtbar sind.
Sie verstehen, warum Datenbereinigung notwendig ist und welche Folgen die Analyse ungereinigter Daten hat, und praktizieren anschließend die Datenbereinigung mit Tabellenkalkulation und BigQuery.
Da viele Funktionen und Abfragen vorkommen, war das Modul äußerst anspruchsvoll.
【Kurs 5: Daten analysieren und Erkenntnisse gewinnen】
In dieser Phase wenden Sie die zuvor erlernten Schritte „Datenvorbereitung“ und „Datenbereinigung“ praktisch an und verarbeiten die Daten. Sie grenzen Daten nach bestimmten Bedingungen ein, berechnen Mittelwerte und führen verschiedene Berechnungen durch, um verborgene Fakten und Trends aufzudecken. Dies ist gewissermaßen der Kern dieses Programms.
【Kurs 6: Daten visualisieren und teilen】
Sie lernen, wie Sie Daten mit Tableau visualisieren und wirksam teilen. Obwohl ich den Anweisungen im Video genau folgte, traten häufig unerklärliche Fehler auf und Änderungen wurden nicht übernommen, was mir persönlich große Schwierigkeiten bereitete.
Eigentlich ist es ein intuitiv bedienbares Werkzeug, das keine Fachkenntnisse erfordert, doch ehrlich gesagt bin ich mir immer noch nicht sicher, ob ich es souverän beherrsche…
【Kurs 7: Datenanalyse und die Sprache R】
Hier kommt endlich die Datenanalyse mit der Sprache R ins Spiel. Der Kurs beginnt mit der Installation von R, und wenn Sie dem Lehrmaterial folgen, sollten Sie dabei kaum Probleme haben. Sobald es jedoch an die Analyse und Visualisierung geht, tauchen viele ungewohnte Begriffe und Konzepte auf, also seien Sie aufmerksam.
Die Bandbreite an Visualisierungen, die sich über Tableau hinaus erstellen lassen, wächst – und sobald man sie beherrscht, macht die Arbeit richtig Spaß. Auch dass sich die Berichtserstellung vollständig in R abwickeln lässt, hat mich überzeugt.
Persönlich war dies der Kurs, der mir am meisten Freude gemacht hat.
[Kurs 8: Die Abschlussaufgabe als krönender Abschluss des Lernens]
Jetzt geht es ans Ganze! Unter Anwendung des bisher Gelernten stellst du dich allein einer Datenanalyse. Anhand mehrerer Fallstudien entwickelst du deine eigene Lösung Schritt für Schritt.
In der zweiten Hälfte des Kurses geht es hauptsächlich um den Einstieg in den Beruf als Data Analyst. Anhand von Beispielszenen aus Vorstellungsgesprächen lernst du, wie solche Gespräche ablaufen. Allerdings unterscheidet sich die Atmosphäre deutlich von Vorstellungsgesprächen in Japan, weshalb ich finde, dass man diese Szenen am besten nur als Orientierung betrachten sollte. Ehrlich gesagt habe ich sie nur oberflächlich angeschaut.
Fazit
Ich habe jetzt sehr ausführlich berichtet – wie hat es dir gefallen?
Ich habe persönlich die Punkte zusammengefasst, die ich vor dem Kurs gerne gewusst hätte – ohne dabei zu viel vom Inhalt vorwegzunehmen.
Mein ehrlicher Eindruck nach dem Kurs: Für Menschen, die ohne Vorerfahrung in die Webbranche einsteigen oder wechseln möchten, ist dies eine gut zugängliche Qualifikation. Im Agenturalltag wird man die Datenanalyse vielleicht nicht oft brauchen, aber wenn es darauf ankommt, ist „können“ auf jeden Fall besser als „nicht können“.
Auch Werkzeuge, mit denen man sonst nicht arbeitet, werden von der Einführung bis zu den Grundlagen sorgfältig erklärt, sodass man sich auch ohne Erfahrung in der Webbranche sicher fühlt. Wer tiefer in fortgeschrittene Anwendungen einsteigen möchte, findet die Inhalte allerdings vielleicht etwas knapp. Das „Google Data Analytics Professional Certificate“ ist zwar nicht übermäßig bekannt, doch der Nachweis einer von Google anerkannten Datenanalysekompetenz ist ein klarer Vorteil.
Wer Interesse hat, kann vielleicht einfach mit der kostenlosen Testphase beginnen.
Als Neueinsteiger hat er sich zum Director hochgearbeitet und kämpft derzeit mit vollem Einsatz. Ob Design oder Werbeschaltung: Er strebt danach, in allen Bereichen zu Hause zu sein und ein wahrer Allrounder zu werden. Beruflich setzt er auf einen souveränen Projektauftritt, privat genießt er das Leben als Stubenhocker in seiner Festung namens Zuhause. Außerdem ist er ein Anime-Fan.
Handan-chan
Web Director / Eintritt 2022