关于获得Google数据分析专业认证证书的故事

这是前段时间的事了，我利用公司的资格取得支持制度，学习并获得了「Google 数据分析专业认证」。

我将分享学习感受，介绍可以学到什么知识、难度如何等内容！

Google 数据分析专业认证是什么？

这是 Google 提供的在线学习项目，将数据分析的基础到应用分为 8 个课程 进行学习。

• 数据分析的推进方法
• 分析数据的整理方法
• Google Sheets 的活用
• 使用 SQL 进行数据整理
• 使用 Tableau 创建可视化
• R Markdown 的应用

等等，覆盖了相当广泛的技能。

"虽然通常的目标是"每周10小时，大约6个月"，但我以较慢的进度完成了，花费了约4个月。我认为如果集中学习，完全可以在更短的时间内完成。"

课程通过 Coursera 平台进行，采用月费制。偶尔也会有免费学习活动，把握这样的机会是个不错的选择。

有一周的试用期，所以在这段时间内可以判断自己是否能够顺利学习。不过要注意，试用期结束后将自动续订更新！

从 Coursera 的"Google 数据分析专业证书"页面注册后即可立即开始。

学习流程

每个课程下面都挂接多个模块，学习者需要完成所有教学资料（如视频、文档等），并参加各个模块的测试。完成所有课程的任务后，即可获得结业证书。

文档中包含了相关工具和外部学习资料的链接，对深入理解很有帮助。不过，如果逐一仔细查看所有内容，再多的时间也不够，所以我采取的做法是先记下术语和链接，然后在之后有时间时再深入研究。

用这种方法，测试也能完全通过！

由于内容量确实很大，我很感激这个体贴的设计——可以随时按自己的节奏将状态更改为"完成"。

关于课程难度

听到"SQL"或"R"时会有些许顾虑，但由于从介绍到讲解都非常详细周到，所以并不如想象中那么难。

只要认真阅读教材，就能通过测试；即使没有达到及格线，也可以重新参加测试，这是超贴心的设计。

综合练习测试每天虽然有次数限制，但24小时后限制会重置，所以实际上可以无限参加！

虽然会出现 BigQuery、Tableau、RStudio 等平时不太接触的工具，但这些工具的安装和使用方法都有详细的说明，完全无需担心。

此外，学习中使用的工具都是在免费范围内开发的，因此除了 Coursera 的月度订阅费外，不需要额外付费，非常经济实惠。

我认为翻译功能在另一个意义上难度很高。

教材基本上是英文。当然，视频、文档和测试都配备了翻译功能，精度也相当高，但偶尔会出现含义相似的单词被翻译成同一个中文词的情况。

在选择题中，出现看起来完全相同的两个选项并排放在一起的情况也不少见，这本身也带来了另一种难度。

各课程介绍

虽然前置花了不少篇幅，现在让我为各位介绍各门课程的学习内容。

【课程1：数据无处不在】作为首个课程，这是一门以理论学习为主的课程，旨在让您学习数据分析的基础知识。您将学习数据分析师如何思考和推进分析工作，理解整个分析流程。本课程所学内容将成为课程2及后续课程学习的基础。

【课程2：基于数据进行决策的提问方法】 聚焦于"提问"，帮助深入挖掘需要解决的课题。学习访谈、沟通方法、分析结果共享等技能。

现在开始动手学习！我们将学习电子表格的基础函数、错误类型等实务中经常使用的知识。

这是一门进度相对顺利的课程。

【课程3：准备探索数据】这是准备分析数据的阶段。你将学习数据结构和收集方法，理解课程4的关键概念"清洁数据"。除了使用电子表格，还会涉及使用BigQuery进行SQL数据操作。这是第一个难点。

如果不牢固掌握基础，后期就会遇到困难，所以我们建议即使进度慢一些，也要在理解的基础上稳步推进。

【课程4：将"脏"数据转化为"干净"数据】

学习必不可少的数据清洗方法，以提高分析的准确性。

在理解为什么数据清洗是必要的，以及使用脏数据进行分析会带来什么后果的基础上，通过 BigQuery 和电子表格来体验数据清洗的过程。

出现了很多函数和查询，这确实很有挑战性。

【课程5：分析数据、得出答案】

通过之前学到的"数据准备"和"清洁"环节，我们将付诸实践来处理数据。通过特定条件的筛选、求平均值以及各种计算，我们能够挖掘出数据中隐藏的事实和趋势。这可以说是该程序的核心阶段。

【课程6：通过数据可视化实现数据共享】

了解如何使用 Tableau 对数据进行可视化并高效地共享。即使按照视频说明进行操作，我经常会遇到错误导致内容无法正常显示，个人来说花了不少力气才解决。

原本这是一个无需专业知识、直观易用的工具，但老实说，我至今还是对能否真正掌握它没有信心…。

【课程7：数据分析和R语言】

在这里，我们终于要开始使用 R 进行数据分析了。从 R 的安装开始，只要按照教材步骤进行，应该不会遇到太大的困难。不过，当进入分析和可视化阶段时，会出现很多陌生的术语和概念，需要特别注意。

相比 Tableau，可以创建的可视化范围更加广阔，掌握新技能的那一刻变得非常有趣。使用 R 就能完成报告制作，这一点很有吸引力。

这是我个人最喜欢的课程。

【课程 8：作为学习总结的最终项目】

终于来到了集大成！利用迄今为止学到的知识，独立挑战数据分析。通过几个案例研究，逐步打造属于自己的成果。

课程后半部分主要讲述数据分析师的就业话题。虽然可以通过观看面试场景来学习，但由于日本的面试氛围有所不同，仅作为参考观看就足够了。老实说，我是快速浏览过去的。

总结

经过这么长的介绍，感觉如何呢？

我尽量在不涉及主要内容的前提下，将个人认为学习前应该了解的要点集中介绍。

从学习体验来看，我认为这个认证对于寻求进入网络行业或转行的零基础人士来说，是一个容易上手的选择。虽然在制作公司的日常工作中使用的机会可能不多，但在关键时刻，拥有数据分析能力肯定比不拥有要好得多。

即使是平时不太接触的工具，课程也会从部署到基础使用方法进行细致讲解，所以即使是网络行业零基础的学员也能安心学习。不过，如果想要深入探索更多高级用法，可能会觉得内容有所欠缺。"Google 数据分析专业认证"虽然知名度不是特别高，但能够公开证明拥有 Google 官方认可的数据分析技能，这是一个很强的优势。

如果有兴趣，不妨从免费试用开始。