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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-preparation-japanese
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课程名称：3. 探索用データを準備する 概述：这是 Google 数据分析专业认证项目的第三门课程。在本课程中，学员将深化对前两门课程所学主题的理解，学习如何使用电子表格和 SQL 等工具提取和利用符合目的的数据，以及数据的整理与保护等更实际的数据分析技能。此外，现职的 Google 数据分析师将指导学员如何使用最佳工具和资源执行常见的分析工作。 完成此认证项目后，学员将能够申请入门级的数据分析师职位，无需任何工作经验。 课程目标包括： - 理解数据分析师如何决定收集哪些数据进行分析。 - 学习结构化数据和非结构化数据、数据类型和数据格式。 - 识别数据中的各种偏见，以确保数据的可靠性。 - 学习如何访问数据库和数据集，掌握数据抽取、过滤和排序的技能。 课程大纲： 1. **数据的种类与结构**：探索我们日常生活中生成的数据，以及数据分析师如何决定用于分析的数据，学习结构化和非结构化数据及其分析准备。 2. **偏见、可靠性、隐私、伦理及访问**：学习如何识别数据中的偏见，确保数据可靠性，了解开放数据与数据伦理和隐私的关系。 3. **数据库概述**：学习如何访问数据库，进行数据抽取、过滤和排序，了解元数据的种类及其在数据分析中的应用。 4. **数据的整理与保护**：学习数据整理和安全存储的最佳实践，以及数据分析师如何通过命名规则组织任务。 5. **选择：参与数据社区**：探讨提升在线存在感的方法，并了解与其他数据分析专业人士建立网络的优势。 6. **课程挑战**：确定术语和定义，准备课程挑战，测试关于数据收集、伦理、隐私和偏见的知识，并应用电子表格和 SQL 的技能。 通过本课程的学习，学员将获得实用的分析技能，为未来的职业生涯奠定基础。
Name:データの種類と構造
Description:私たちは日常生活の中でたくさんのデータを生み出しています。このコースでは、私たちがどのようにデータを生み出しているのか、またデータアナリストが分析のために収集するデータをどのように決定しているのかについて確認していきます。また、構造化データと非構造化データ、データの種類、データの形式について学び、それらのデータを分析するための準備についても考えます。
Name:バイアス、信頼性、プライバシー、倫理、そしてアクセス
Description:データアナリストがデータを扱うときには、データが偏っていないか、信頼できるかを常にチェックする必要があります。このパートでは、データにおけるさまざまな種類のバイアスを識別する方法と、データの信頼性を確保する方法を学びます。また、オープンデータ、データ倫理とデータプライバシーの関係や重要性についても学びます。
Name:データベースとは：データが存在する場所
Description:多くの場合、データを分析する時にはデータベースからデータにアクセスすることになります。データベースとは、データが保存されている場所です。このパートでは、データベースへのアクセス方法、データの抽出、フィルタ、並べ替えなど、データベースに関するあらゆることを学びます。また、メタデータのさまざまな種類とデータアナリストの活用方法を確認していきます。
Name:データの整理と保護
Description:多くの仕事において、優れた整理整頓のスキルは大きな役割を果たしますが、データアナリティクスでも例外ではありません。このパートでは、データを整理し、安全に保管するためのベストプラクティスを学びます。また、データアナリストがファイル名の命名規則を用いて、どのようにタスクを整理しているのかについても学んでいきます。
Name:オプション：データコミュニティに参加する
Description:オンラインでの存在感を高めることは、求職者にとって大きな手助けとなります。このパートでは、オンラインにおける存在感を高めるための方法を探ります。また、他のデータアナリティクスのプロとネットワークを構築する利点についても学んでいきます。
Name:*コース チャレンジ*
Description:用語集で用語と定義を確認し、コースチャレンジに向けて準備しましょう。また、データ収集、データ倫理とプライバシー、バイアスに関する知識を練習問題でテストしましょう。 練習問題では、表計算ソフトや SQL 関数、フィルタリングや並べ替えなどの応用問題も出題されます。最後に、データアナリティクスのベストプラクティスでデータを保護し、整理する方法を学びましょう。
Google データアナリティクス プロフェッショナル認定プログラムの 3 つめのコースです。このコースでは、1～2 つめのコースで学んだトピックの理解を深めながら、表計算ソフトや SQL などのツールを使って目的に合ったデータを抽出し活用する方法、データの整理と保護の方法など、より実践的なデータアナリティクススキルを身につけるための新しいトピックについても学びます。 また、現職の Google データ アナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。 この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータ アナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。 このコース修了後の目標は以下の通りです。 - データアナリストが、分析のために収集するデータをどのように決定するかを知る。 - 構造化データや非構造化データ、データ型、データ形式について学ぶ。 - データの信頼性を確保するために、データの中にあるさまざまな種類のバイアスを識別する方法を知る。 - データベースやデータセットに対して、データアナリストがど
