我考取 Google Data Analytics Professional 認證的經過

雖然已是稍早之前的事，我利用公司的資格取得支援制度，報名並取得了「Google 資料分析專業認證」。

本文將結合我的修課心得，簡單介紹可以學到什麼內容，以及難度大約如何！

什麼是 Google 資料分析專業認證？

這是 Google 提供的線上學習課程，從資料分析的基礎到應用，分成共 8 門課程循序學習。

• 資料分析的進行方式
• 分析資料的整理方法
• 試算表的運用
• 使用 SQL 整理資料
• 使用 Tableau 製作視覺化圖表
• 運用 R Markdown

等等，涵蓋的技能範圍相當廣泛。

課程官方建議的學習時間為「每週 10 小時、約 6 個月」，但我採取較為從容的步調，約 4 個月便完成課程。若能全力投入，我認為更短的時間也足以完成。

課程是透過 Coursera 平台進行，採月費制。偶爾會推出免費修課活動，不妨把握這類時機報名。

平台提供一週的免費試用期，您可以趁這段時間判斷自己是否能順利跟上課程進度。請特別注意，試用期結束後會自動續訂，務必留意！

您可以從 Coursera 的「Google 數據分析專業證書」頁面註冊，立即開始學習。

學習流程

每門課程底下包含多個模組。需完成所有教材（影片、文件等），並通過各模組的測驗。若能通過所有課程的作業，即可取得結業證書。

文件中also包含相關工具與外部教材的連結，有助於加深理解。不過若每一項都仔細閱讀，時間再多也不夠用，因此我當時採取的方式是先記下術語與連結，之後再逐一查找。

透過這種方法，測驗也能順利通過！

因為內容量很大，所以很感謝課程設計得很貼心，可以依自己的步調將狀態改為「完成」。

關於課程難度

一聽到「SQL」或「R」，可能會有點緊張，但從入門開始都有詳細又周到的說明，所以並沒有想像中那麼困難。

只要仔細研讀教材，測驗也能順利通過；就算沒有達到及格分數，還能重新參加測驗，設計得非常貼心。

綜合測驗每天的作答次數有限制，但 24 小時後次數會重新計算，所以實際上幾乎可以無限次作答！

課程中也會出現 BigQuery、Tableau、RStudio 等平時不太會接觸的工具，但這些工具從安裝到使用方法都有詳細說明，所以不必擔心。

此外，課程使用的工具都設計在免費範圍內，因此除了 Coursera 的月費之外不需要額外花錢，對荷包也算友善。

另一方面，我覺得難度較高的是翻譯功能。

教材基本上都是英文。影片、文件和測驗都有翻譯功能，準確度也相當高，但偶爾會遇到意思相近的單字被翻成相同日文的情況。

在選擇題中，常會出現外觀上完全相同的兩個選項並排的情況，這也是另一種不同的困難。

各課程介紹

前言就先說到這裡，接下來將介紹各課程的學習內容。

【課程 1：數據無所不在】 作為第一堂課，這是以課堂講授為主、學習資料分析基礎的課程。 您將學習資料分析師如何思考並推進分析，以及其中的一連串流程。 在此學到的內容，將成為課程 2 之後學習的基礎。

【課程 2：為基於數據的決策提出的提問】 聚焦於深入挖掘待解決課題的「提問」。將學習訪談與溝通方法，以及分析結果的分享方式。

接下來終於要進入實作學習了！將學習試算表的基礎函數與錯誤類型等，這些在實務中也經常會用到的知識。

這是一門相對進展順利的課程。

【課程 3：準備探索用數據】 這是準備分析數據的階段。將學習數據的結構與收集方法，並理解課程 4 核心的「乾淨數據」概念。除了試算表，還會使用 BigQuery 透過 SQL 進行數據操作。這裡是第一個難關。

若基礎沒有扎實掌握，之後容易跟不上，因此建議即使進度較慢，也要邊理解邊前進。

【課程 4：將「髒亂」的數據變「乾淨」】

學習為提升分析精準度不可或缺的資料清理方法。

在理解為何需要清理資料，以及若直接以髒資料進行分析會導致什麼結果後，我們將使用試算表與 BigQuery 實際體驗資料清理。

課程中出現許多函數與查詢，相當有挑戰性。

【課程 5：分析資料並導出結論】

透過前面所學的「資料準備」與「資料清理」流程實際操作，進行資料處理。此階段可依特定條件篩選資料、計算平均值，並透過各種運算找出隱藏於資料中的事實與趨勢，可說是本課程的核心階段。

【課程 6：透過資料視覺化進行資料分享】

學習使用 Tableau 將資料視覺化並有效分享。即使依照影片指示操作，也常因不明原因出現錯誤而無法套用，個人覺得相當吃力。

這款工具original本應無需專業知識即可直覺使用，但坦白說，至今我仍沒有把握能熟練運用…。

【課程 7：資料分析與 R 語言】

終於進入使用 R 語言進行資料分析的內容。課程從安裝 R 開始，只要依照教材操作應該不會遇到困難。不過，進入分析與視覺化階段後，會不斷出現陌生的詞彙與概念，需要特別留意。

可以製作的視覺化呈現比 Tableau 更加多元，一旦上手就會覺得非常有趣。連報告製作都能完全在 R 中完成，這點也非常吸引人。

就個人而言，這是我最喜歡的課程。

【課程 8：作為學習總整理的最終作業】

終於來到集大成的階段！運用至今所學，獨自挑戰資料分析。透過幾個案例研究，建立屬於自己的成果。

課程後半主要討論資料分析師的求職相關內容。雖然可以透過面試情境影片來學習，但與日本的面試氛圍有所不同，建議僅作為參考即可。老實說，我當時只是快速瀏覽而已。

總結

以上洋洋灑灑介紹了這麼多，您覺得如何呢？

我將一些在報名前若能事先了解會很高興的重點整理在一起，但盡量不觸及正文內容。

以我實際修習後的坦率感想來說，對於想從零經驗轉職或求職進入網路產業的人來說，這是一個容易入門的證照。在製作公司的日常工作中可能較少用到，但萬一需要時，資料分析「會做」絕對比「不會做」來得好。

即使是平時不會接觸的工具，課程也會從導入到基礎用法細心講解，因此網路產業的新手也能安心學習。不過，如果想深入探討進階用法的人，可能會覺得內容稍嫌不足。「Google 資料分析專業證書」的知名度雖然不算高，但能公開證明自己擁有 Google 認可的資料分析技能，我認為這是很大的優勢。

有興趣的人，不妨先從免費試用開始嘗試看看吧。