Topics

Dit is al een tijdje geleden, maar ik heb het kwalificatieondersteuningsprogramma van mijn bedrijf gebruikt om de Google Data Analytics Professional Certification-cursus te volgen en te behalen.

Ik geef je een globaal idee van wat je gaat leren en hoe moeilijk de cursus is. Ook vertel ik je wat mijn indrukken waren toen je de cursus volgde!

Wat is de Google Data Analytics Professional-certificering?

Dit online leerprogramma van Google leert je alles van de basisbeginselen van data-analyse tot toepassingen.8 cursussen in totaalJe leert in twee delen.

• Hoe te werk gaan met data-analyse
• Hoe analytische gegevens te organiseren
• Spreadsheets gebruiken
• Gegevensorganisatie met behulp van SQL
• Visualisaties maken met Tableau
• R Markdown gebruiken

Het bestreek een behoorlijk breed scala aan vaardigheden.

De aanbevolen tijd is 10 uur per week gedurende ongeveer 6 maanden, maar ik werk liever in een rustiger tempo.Ongeveer 4 maandenAls je je concentreert, denk ik dat je de cursus in een kortere tijd kunt afronden.

Cursussen worden gevolgd via een platform genaamd Coursera en vereisen een maandelijkse bijdrage. Er zijn af en toe gratis cursuscampagnes, dus het is een goed idee om daarvan te profiteren.

Er is een proefperiode van een week, dus je kunt die tijd gebruiken om te beoordelen of je de cursus goed kunt volgen. Let op: het abonnement wordt na de proefperiode automatisch verlengd!

U kunt direct aan de slag door u in te schrijven op de Google Data Analytics Professional Certificate-pagina van Coursera.

Leerstroom

Elke cursus bestaat uit meerdere modules. Je moet alle leermaterialen (video's, documenten, enz.) doornemen en de toetsen voor elke module afleggen. Als je alle opdrachten van de cursus voltooit, ontvang je een certificaat van deelname.

De documentatie bevat ook links naar gerelateerde tools en extern leermateriaal, wat helpt bij het verdiepen van de kennis. Het zou echter te lang duren om alles in detail door te nemen, dus begon ik met het noteren van termen en links, die ik later opzocht.

Zo slaagt de test zonder problemen!

Omdat er enorm veel werk is, werd ik gered door het zorgvuldige ontwerp, waardoor ik op elk gewenst moment de status kan wijzigen naar "voltooid".

Moeilijkheid om de cursus te volgen

Als ik de termen "SQL" en "R" hoor, raak ik een beetje geïntimideerd. Maar omdat ze vanaf het begin een uitgebreide en gedetailleerde uitleg geven, was het niet zo moeilijk.

U kunt slagen voor de test als u de leerstof zorgvuldig leest. Bovendien is het systeem zeer gebruiksvriendelijk ontworpen, zodat u de test opnieuw kunt afleggen als u niet het vereiste minimumcijfer haalt.

Hoewel er een limiet zit aan het aantal keren dat u de uitgebreide test per dag kunt doen, wordt de limiet na 24 uur gereset. U kunt de test dus in principe zo vaak doen als u wilt!

Ook hulpmiddelen die u normaal gesproken niet gebruikt, zoals BigQuery, Tableau en Rstudio, worden besproken. U hoeft zich echter geen zorgen te maken, want ook deze worden uitgebreid uitgelegd, van installatie tot gebruik.

Bovendien zijn de hulpmiddelen die je gebruikt om te leren gratis. Er zijn dus geen extra kosten bovenop de maandelijkse kosten van Coursera, wat het prettiger maakt voor je portemonnee.

Een andere functie die ik lastig vond, was de vertaalfunctie.

Het studiemateriaal is voornamelijk in het Engels. Uiteraard hebben de video's, documenten en toetsen allemaal een vertaalfunctie en is de nauwkeurigheid vrij hoog, maar af en toe worden woorden met een vergelijkbare betekenis in hetzelfde Japans vertaald.

Bij meerkeuzevragen kwam het vaak voor dat twee ogenschijnlijk identieke opties naast elkaar verschenen, wat een verschillende moeilijkheidsgraad met zich meebracht.

Inleiding tot elke cursus

Dat was een lange inleiding, maar ik wil nu graag de leerinhoud van elke cursus introduceren.

[Cursus 1: Data is overal] Dit is de eerste cursus, en het is voornamelijk een klassikale cursus waarin je de basisbeginselen van data-analyse leert. Je leert hoe data-analisten hun analyses uitvoeren. Wat je hier leert, vormt de basis voor je studie in cursus 2 en verder.

[Cursus 2: Vragen voor datagedreven beslissingen] Deze cursus richt zich op de vragen die je moet stellen om dieper in te gaan op de problemen die je wilt oplossen. Je leert hoe je interviews afneemt, communiceert en analyseresultaten deelt.

Hier begint het praktische leren! Je leert algemene kennis die vaak op de werkvloer wordt gebruikt, zoals basisfuncties van spreadsheets en soorten fouten.

Het is een relatief gemakkelijke cursus om te volgen.

[Cursus 3: Data voorbereiden voor exploratie] Dit is het proces van het voorbereiden van data voor analyse. Je leert over datastructuur en verzamelmethoden, en begrijpt het concept van 'schone data', de kern van cursus 4. Naast spreadsheets leer je ook datamanipulatie met behulp van SQL met BigQuery. Dit is het eerste moeilijke onderdeel.

Als je de basis niet goed beheerst, kom je later in de problemen. Daarom raden we je aan om rustig aan te beginnen en de stof te begrijpen.

[Cursus 4: "Vuile" data "schoon" maken]

Leer hoe u uw gegevens kunt opschonen, wat essentieel is voor het verbeteren van de nauwkeurigheid van uw analyses.

Nadat u begrijpt waarom opschonen noodzakelijk is en wat er gebeurt als vervuilde data wordt geanalyseerd, gaat u aan de slag met dataopschoning met behulp van spreadsheets en BigQuery.

Het was een behoorlijke uitdaging, omdat er veel functies en query's bij betrokken waren.

[Cursus 5: Gegevens analyseren en antwoorden vinden]

Je brengt de processen van "datavoorbereiding" en "opschoning" die je tot nu toe hebt geleerd in de praktijk en verwerkt de data. Dit is de kernfase van het programma, waarin je de data kunt verfijnen op basis van specifieke criteria, gemiddelden kunt berekenen en verschillende berekeningen kunt gebruiken om verborgen feiten en trends in de data te ontdekken.

[Cursus 6: Gegevens delen via datavisualisatie]

Je leert hoe je Tableau gebruikt om data te visualiseren en effectief te delen. Zelfs toen ik de instructies in de video volgde, liep ik vaak tegen fouten aan en werden de resultaten niet weergegeven, wat voor mij nogal een uitdaging was.

Het is een hulpmiddel dat je intuïtief kunt gebruiken, zonder dat je er specialistische kennis voor nodig hebt. Maar eerlijk gezegd heb ik nog steeds niet het vertrouwen om het ten volle te benutten...

[Cursus 7: Data-analyse en R-taal]

Dit is waar data-analyse met de programmeertaal R uiteindelijk om de hoek komt kijken. Omdat de cursus begint met het installeren van R, zou je geen problemen moeten ondervinden als je de instructies volgt. Wees echter voorzichtig, want naarmate je verdergaat met de analyse- en visualisatiefases, zul je onbekende woorden en concepten tegenkomen.

De mogelijkheden voor visualisaties zijn groter dan met Tableau, en als je het eenmaal onder de knie hebt, wordt het erg leuk. Het was ook aantrekkelijk dat je rapporten volledig in R kon maken.

Dit was de cursus die ik persoonlijk het leukste vond.

[Cursus 8: Eindopdracht om je leerproces af te ronden]

Dit is het hoogtepunt van het programma! Studenten gebruiken wat ze tot nu toe hebben geleerd om zelfstandig data te analyseren. Aan de hand van verschillende casestudy's creëren studenten hun eigen output.

De tweede helft van de cursus richt zich op het zoeken naar een baan voor data-analisten. Je kunt leren door naar beeldmateriaal van sollicitatiegesprekken te kijken, maar de sfeer is anders dan bij Japanse sollicitatiegesprekken, dus ik denk dat het het beste is om het gewoon als referentie te bekijken. Eerlijk gezegd heb ik het alleen maar doorgebladerd.

samenvatting

Dit was een lange introductie, maar wat vind je ervan?

Ik heb punten in de cursus verwerkt die ik persoonlijk graag had willen weten voordat ik aan de cursus begon, zonder dat ik de hoofdinhoud aanroer.

Mijn eerlijke indruk na het volgen van de cursus is dat het een makkelijk te behalen kwalificatie is voor mensen zonder enige ervaring die een baan zoeken of van baan willen veranderen in de websector. Er zijn misschien niet veel mogelijkheden om het in de dagelijkse praktijk bij een productiebedrijf te gebruiken, maar als het zover is, is het zeker beter om data te kunnen analyseren dan om dat niet te kunnen.

Zelfs tools die je normaal gesproken niet gebruikt, worden zorgvuldig uitgelegd, van introductie tot basisgebruik, zodat zelfs mensen zonder ervaring in de webindustrie er vol vertrouwen mee aan de slag kunnen. Wie zich echter wil verdiepen in meer toegepaste toepassingen, vindt het misschien wat minder. De "Google Data Analytics Professional Certification" is niet erg bekend, maar ik denk dat het het grote voordeel heeft dat je publiekelijk kunt aantonen dat je over Google-gecertificeerde data-analysevaardigheden beschikt.

Als u geïnteresseerd bent, kunt u beginnen met een gratis proefperiode.