Es ist schon eine Weile her, aber ich habe das unternehmenseigene Stipendium genutzt, um die Google Data Analytics Professional-Zertifizierung zu absolvieren und zu erhalten.
Ich werde meine Eindrücke vom Kurs teilen und einen kurzen Überblick geben, welche Inhalte vermittelt werden und wie schwierig der Kurs ist!
Was ist die Google Data Analytics Professional-Zertifizierung?
Dies ist ein von Google angebotenes Online-Lernprogramm, in dem Sie die Grundlagen bis zur praktischen Anwendung der Datenanalyse in 8 Kursen erlernen.
- Wie man eine Datenanalyse durchführt
- Wie man Analysedaten organisiert
- Nutzung von Tabellenkalkulationen
- Datenorganisation mit SQL
- Visualisierungserstellung mit Tableau
- Verwendung von R-Markdown
Und so weiter – wir deckten also ein ziemlich breites Spektrum an Fähigkeiten ab.
„10 Stunden pro Woche über etwa 6 Monate" ist die empfohlene Richtlinie, aber ich bin im eigenen Tempo vorangekommen und habe es in etwa 4 Monaten abgeschlossen. Ich denke, wenn man sich konzentriert, ist es durchaus möglich, es in noch kürzerer Zeit zu absolvieren.
Die Kurse finden über die Plattform Coursera statt und funktionieren nach einem monatlichen Abonnementmodell. Es gibt gelegentlich kostenlose Kurskampagnen, daher lohnt es sich, auf diese Gelegenheiten zu warten.
Es gibt eine einwöchige Testphase, daher können Sie während dieser Zeit beurteilen, ob Sie den Kurs wirklich absolvieren können. Beachten Sie, dass nach Ablauf der Testphase automatisch eine Verlängerung erfolgt!
Sie können sich sofort über die Seite "Google Data Analytics Professional Certificate" auf Coursera registrieren und beginnen.
Lernpfad
Der Kurs besteht aus mehreren Modulen pro Kurs. Sie durchlaufen alle Lernmaterialien (Videos, Dokumentationen usw.), absolvieren die Tests für jedes Modul. Nachdem Sie alle Aufgaben aller Kurse abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Abschlusszertifikat.
Die Dokumentation enthält Links zu verwandten Tools und externen Ressourcen, die hilfreich sind, um das Verständnis zu vertiefen. Allerdings reicht die Zeit nie aus, um alles gründlich durchzugehen, deshalb habe ich zunächst Begriffe und Links notiert und mich später darangemacht, diese genauer zu recherchieren.
Mit dieser Methode können Sie den Test problemlos bestehen!
Da die Menge an Aufgaben sehr groß ist, war ich erleichtert über das gewissenhafte Design, das es mir ermöglicht, den Status jederzeit nach meinem Tempo auf „Abgeschlossen" zu ändern.
Über die Schwierigkeitsstufe des Kurses
Wenn man von „SQL" oder „R" hört, wirkt das zunächst etwas einschüchternd. Doch dank ausführlicher und verständlicher Erklärung von Anfang an war es gar nicht so schwierig wie erwartet.
Wenn Sie sich die Unterlagen gründlich durchlesen, können Sie das Test bestehen. Und selbst wenn Sie die Bestehensgrenze nicht erreichen, können Sie einen Wiederholungstest ablegen – ein sehr benutzerfreundliches System.
Der Übersichtstests hatte zwar eine Begrenzung der Anzahl der Versuche pro Tag, aber die Versuche wurden nach 24 Stunden zurückgesetzt, sodass ich praktisch unbegrenzt viele Versuche machen konnte!
Tools wie BigQuery, Tableau und RStudio, die man normalerweise nicht verwendet, werden ebenfalls vorgestellt, aber auch diese werden von der Installation bis zur Verwendung ausführlich erklärt, sodass Sie sich keine Sorgen machen müssen.
Darüber hinaus sind alle für das Lernen erforderlichen Tools kostenlos, sodass keine zusätzlichen Kosten anfallen – nur die monatliche Gebühr von Coursera ist notwendig, was die Geldbörse schont.
Was ich auf andere Weise als besonders anspruchsvoll empfunden habe, war die Übersetzungsfunktion.
Das Lehrmaterial ist grundsätzlich in Englisch. Natürlich verfügen Videos, Dokumentation und Tests alle über eine Übersetzungsfunktion mit ziemlich hoher Genauigkeit, aber gelegentlich wurden Wörter mit ähnlichen Bedeutungen ins Japanische mit derselben Übersetzung übersetzt.
Es war auch nicht selten, dass bei Multiple-Choice-Aufgaben zwei scheinbar identische Antwortoptionen nebeneinander standen – was wiederum eine ganz eigene Schwierigkeit mit sich brachte.
Einführung in die einzelnen Kurse
Nachdem ich viel Vorwort gegeben habe, stelle ich jetzt die Lerninhalte der einzelnen Kurse vor.
【Kurs 1: Daten sind überall】 Als Einführungskurs konzentriert sich dieser auf den Unterricht von Grundlagen der Datenanalyse. Sie lernen, wie Datenanalysten Analysen durchführen, sowie den gesamten Prozess dahinter. Der Inhalt dieses Kurses bildet die Grundlage für das Lernen in Kurs 2 und darüber hinaus.
【Kurs 2: Fragestellungen für datengestützte Entscheidungsfindung】 Mit Fokus auf „Fragestellungen" zur tiefgreifenden Analyse von Herausforderungen. Sie erlernen Methoden für Befragungen, Kommunikation und die Weitergabe von Analyseergebnissen.
Jetzt geht es richtig los mit praktischem Lernen! Sie werden die Grundlagen von Funktionen in Tabellenkalkulationen lernen und erfahren, welche Fehlertypen häufig in der Praxis vorkommen.
Ein Kurs, bei dem es relativ zügig vorangeht.
【Kurs 3: Daten zur Exploration vorbereiten】 Dies ist der Schritt zur Vorbereitung von Analysedaten. Sie lernen die Datenstruktur und Erfassungsmethoden kennen und verstehen das Konzept der „Clean Data", das zentral für Kurs 4 ist. Neben Tabellenkalkulationen werden auch SQL-Datenmanipulationen mit BigQuery behandelt. Dies ist der erste kritische Schwerpunkt.
Wenn Sie die Grundlagen nicht richtig verstehen, werden Sie später Schwierigkeiten haben. Daher empfehlen wir Ihnen, in Ihrem eigenen Tempo voranzugehen, aber sicherzustellen, dass Sie alles verstehen.
【Kurs 4: „Schmutzige" Daten in „saubere" Daten umwandeln】
Sie erlernen unverzichtbare Datenbereinigungsmethoden, um die Genauigkeit Ihrer Analysen zu erhöhen.
Sie verstehen zunächst, warum Datenbereinigun notwendig ist und welche Folgen eine Analyse mit verschmutzten Daten haben kann. Anschließend erhalten Sie praktische Erfahrung in der Datenbereinigung mit Spreadsheets und BigQuery.
Da viele Funktionen und Queries auftauchen, war es eine ziemlich anspruchsvolle Aufgabe.
【Kurs 5: Daten analysieren und Antworten finden】
In diesem Phase – der Kernphase dieses Programms – wenden Sie die bereits erlernten Schritte der Datenvorbereitung und Datenbereinigung an und verarbeiten Ihre Daten praktisch. Sie filtern Daten nach bestimmten Bedingungen, berechnen Durchschnittswerte und führen verschiedene Berechnungen durch, um versteckte Fakten und Trends in den Daten aufzudecken.
【Kurs 6: Datenweitergabe durch Datenvisualisierung】
Erfahren Sie, wie Sie mit Tableau Daten visualisieren und effektiv weitergeben. Bei der Arbeit nach den Anweisungen im Video sind mir häufig Fehler aufgetreten, und die Änderungen wurden nicht korrekt übernommen – persönlich hatte ich damit erhebliche Schwierigkeiten.
Das Tool sollte eigentlich intuitiv zu bedienen sein und keine Fachkenntnisse erfordern, aber ehrlich gesagt bin ich mir immer noch nicht sicher, ob ich es wirklich beherrsche...
【Kurs 7: Datenanalyse und R-Sprache】
Hier kommt endlich die Datenanalyse mit der Programmiersprache R zum Einsatz. Da es bei der R-Installation beginnt, sollten Sie keine Schwierigkeiten haben, wenn Sie den Lehrmaterialien folgen. Jedoch müssen Sie vorsichtig sein: In der Analyse- und Visualisierungsphase tauchen laufend ungewohnte Begriffe und Konzepte auf.
Die Vielfalt der Visualisierungen, die Sie erstellen können, geht über Tableau hinaus. Sobald Sie die neuen Möglichkeiten entdecken, wird es wirklich spaßig. Besonders attraktiv war es, dass die Berichtserstellung vollständig mit R abgeschlossen werden kann.
Das war persönlich mein liebster Kurs.
【Kurs 8: Abschließende Aufgabe als Zusammenfassung des Lernstoffs】
Jetzt wird es ernst! Wir nutzen unsere bisherigen Erkenntnisse, um uns der Datenanalyse allein zu stellen. Durch mehrere Fallstudien werden wir unser eigenes Output-Portfolio aufbauen.
In der zweiten Hälfte des Kurses geht es hauptsächlich um die Jobsuche als Datenanalyst. Man kann durch simulierte Vorstellungsgespräche lernen, aber die Atmosphäre unterscheidet sich von japanischen Bewerbungsgesprächen. Daher ist es besser, diese eher als Referenz zu betrachten. Um ehrlich zu sein, habe ich mir das nur oberflächlich angesehen.
Fazit
Ich habe Ihnen viel erzählt – wie hat es Ihnen gefallen?
Ich habe persönliche Punkte zusammengefasst, die ich gerne vor dem Kurs gewusst hätte – ohne dabei Spoiler zum Hauptinhalt zu geben.
Mein ehrlicher Eindruck nach dem Kurs ist, dass es eine zugängliche Qualifikation für Menschen ist, die ohne Vorkenntnisse in die Webbranche einsteigen oder umsteigen möchten. Im Alltag einer Designagentur kommt man vielleicht nicht so häufig mit Datenanalyse in Berührung, aber wenn es darauf ankommt, ist es definitiv besser, Datenanalyse zu beherrschen, als sie nicht zu beherrschen.
Der Kurs erklärt selbst Tools, die man sonst nicht in die Hand nimmt, sorgfältig von der Einführung bis zu den grundlegenden Anwendungsweisen. Daher können auch Anfänger in der Webbranche beruhigt lernen. Allerdings könnte es sich für Personen, die fortgeschrittenere Anwendungsweisen vertiefen möchten, etwas dürftig anfühlen. Das „Google Data Analytics Professional Certificate" ist zwar nicht sehr bekannt, aber der starke Vorteil liegt darin, dass man öffentlich nachweisen kann, dass man Google-zertifizierte Fähigkeiten in der Datenanalyse besitzt.
Interessierte können gerne mit einer kostenlosen Testversion beginnen.
Nach dem Einstieg als Neulinge arbeite ich jetzt als aufsteigender Director! Ich strebe danach, ein Multi-Talent zu sein, das alle Bereiche von Design bis zur Anzeigenverwaltung beherrscht, und nehme täglich neue Herausforderungen an. Beruflich konzentriere ich mich auf elegante Projektleitung, während ich privat in meiner Festung namens "Zuhause" ein Einsiedlerleben genieße. Ich mag auch Anime.
Handa-chan
Web-Director / Eintritt 2022