Dit is al even geleden, maar met behulp van het kwalificatiesteunsysteem van het bedrijf heb ik het "Google Data Analytics Professional Certificate" gevolgd en behaald.
Ik deel mijn ervaringen en geef een kort overzicht van wat je leert, hoe moeilijk het is, en meer!
Wat is het Google Data Analytics Professional Certificate?
Dit is een online leerprogram dat door Google wordt aangeboden, waarin je de basis en geavanceerde vaardigheden van data-analyse leert via 8 cursussen.
- Aanpak van data-analyse
- Organisatie van analysegegevens
- Gebruik van spreadsheets
- Gegevensorganisatie via SQL
- Visualisaties maken met Tableau
- Gebruik van R Markdown
En nog veel meer - het cursusprogramma dekt een zeer breed scala aan vaardigheden.
De richtlijn is "ongeveer 10 uur per week gedurende 6 maanden", maar ik ben in een rustiger tempo gegaan en heb het in ongeveer 4 maanden afgerond. Als je je erin concentreert, kun je het zeker in een kortere periode voltooien.
De cursus volg je via het Coursera-platform met een maandelijks abonnementstarief. Soms zijn er ook gratis cursuscampagnes, dus het loont de moeite om op dat moment in te schrijven.
Er is een proefperiode van één week, dus je kunt in die periode beoordelen of de cursus goed voor je uitwerkt. Let op: na afloop van de proefperiode wordt je abonnement automatisch verlengd!
Je kunt je direct aanmelden en beginnen via de Google Data Analytics Professional Certificate-pagina op Coursera.
Leerverlopen
Elke cursus bestaat uit meerdere modules met leermateriaal (video's, documenten, enz.). Je moet al het materiaal afmaken en de toetsen voor elke module doen. Zodra je alle cursustaken hebt voltooid, ontvang je een certificaat.
De documentatie bevat ook links naar relevante tools en extern leermateriaal, wat nuttig is om je begrip te verdiepen. Omdat je nooit genoeg tijd hebt als je alles grondig doorneemt, heb ik termen en links genoteerd om later nog eens op terug te komen.
Met deze methode kun je de toets zonder problemen halen!
Omdat er echt veel materiaal is, was het fijn dat je op je eigen tempo kon bepalen wanneer je de status op "voltooid" zette.
Over de moeilijkheidsgraad van de cursus
Wanneer je "SQL" of "R" hoort, schrik je misschien eerst, maar omdat het vanaf het begin stap voor stap wordt uitgelegd, viel het uiteindelijk niet mee.
Je haalt de toets als je het cursusmateriaal goed bestudeert, en als je de geslaagde score niet haalt, kun je opnieuw proberen. Het is echt voorzien van heel veel hulp.
Voor het eindtoetsenexamen geldt wel een limiet op het aantal keer dat je het per dag kunt doen, maar na 24 uur wordt de limiet gereset, dus je kunt praktisch gezegd onbeperkt oefenen.
Je maakt kennis met tools als BigQuery, Tableau en RStudio die je normaal niet gebruikt, maar ook hier wordt alles tot in detail uitgelegd, van installatie tot gebruik, dus geen zorgen.
Bovendien zijn alle tools die je nodig hebt voor het leren gratis, dus je betaalt alleen het maandelijkse Coursera-abonnement en geen extra kosten.
Wat ik als lastig ervoer, was in een ander opzicht de vertaalfunctie.
Het cursusmateriaal is voornamelijk in het Engels. Natuurlijk hebben alle video's, documenten en toetsen een vertaalfunctie en de kwaliteit is best hoog, maar af en toe werd hetzelfde Japanse woord gebruikt voor woorden met een iets ander betekenis.
Bij meerkeuzevragen is het niet ongewoon dat twee antwoorden vrijwel identiek zijn, wat een apart soort uitdaging vormt.
Introductie van de cursussen die u volgt
Na deze inleiding presenteren we nu de leerinhoud van elke cursus.
【Cursus 1: Gegevens zijn overal】 Als eerste cursus behandelen we de basisprincipes van data-analyse met nadruk op theoretisch leren. U leert hoe data-analisten hun analyses aanpakken en de stappen in dit proces. Deze inhoud vormt de basis voor cursus 2 en volgende.
【Cursus 2: Vragen stellen om datagestuurde besluitvorming】 We richten ons op de "vragen" die nodig zijn om onderliggende problemen diep te onderzoeken. U leert interview- en communicatietechnieken, evenals hoe u analyseresultaten deelt.
Nu begint het echte handson-leren! U leert basisformules in spreadsheets en fouttypen — kennis die u ook in de praktijk veel nodig hebt.
Dit is een cursus die u relatief snel kunt doorlopen.
【Cursus 3: Verkenningsgegevens voorbereiden】 Dit gedeelte behandelt de voorbereiding van analysegegevens. U leert de structuur en verzamelmethoden van gegevens, en begrijpt het concept van "schone gegevens" dat cruciaal is voor cursus 4. Naast spreadsheets werkt u ook met SQL via BigQuery voor gegevensmanipulatie. Dit is het eerste moeilijke punt.
Als u de basis niet goed begrijpt, zult u later problemen ondervinden. We raden aan om voorzichtig en goed begripvol verder te gaan.
【Cursus 4: "Vuile" gegevens schoon maken】
Leer essentiële methoden voor gegevensreiniging om de nauwkeurigheid van uw analyses te verbeteren.
Begrijp waarom reiniging noodzakelijk is en wat er gebeurt als je vervuilde gegevens analyseert, vervolgens krijg je praktische ervaring met gegevensreiniging met behulp van spreadsheets en BigQuery.
Er verschijnen veel functies en query's, dus het was echt een flinke uitdaging.
【Cursus 5: Analyser gegevens en trek conclusies】
Zet wat je hebt geleerd over 'gegevensvoorbereiding' en 'reiniging' in praktijk en verwerk gegevens. Dit is de kern van het programma: gegevens filteren op specifieke voorwaarden, gemiddelden berekenen, en door middel van verschillende berekeningen verborgen feiten en trends in gegevens blootleggen.
【Cursus 6: Gegevens delen via visualisatie】
Leer hoe je gegevens visualiseert met Tableau en deze effectief deelt. Zelfs na de videoinstructies kreeg ik vaak onverwachte fouten, dus ik heb hier echt veel moeite mee gehad.
Dit gereedschap is eigenlijk bedoeld om intuïtief en zonder specialistische kennis te gebruiken, maar eerlijk gezegd heb ik nog steeds niet het vertrouwen dat ik het onder de knie heb.
【Cursus 7: Gegevensanalyse en R-taal】
Hier komt eindelijk gegevensanalyse met R-taal aan de orde. Aangezien je begint met het installeren van R, zou je geen problemen moeten hebben als je het lesmateriaal volgt. Maar let op: wanneer je het analyseer- en visualisatiefase bereikt, beginnen nieuwe termen en concepten zich op te stapelen.
De breedte van visualisaties die je kunt maken gaat veel verder dan Tableau, en zodra je merkt wat je allemaal kunt doen, wordt het echt leuk. Het feit dat je rapporten ook volledig in R kunt afmaken, vond ik erg aantrekkelijk.
Dit was persoonlijk mijn favoriete cursus.
【Cursus 8: Eindopdracht als afsluiting van je leerproces】
Nu is het moment aangebroken! Je past alles wat je hebt geleerd toe en neemt zelf de uitdaging van data-analyse op. Via verschillende casestudies werk je aan je eigen output.
In de tweede helft van de cursus draait het vooral om het vinden van werk als data-analyst. Je kunt leren door scènes van sollicitatiegesprekken te bekijken, maar omdat de sfeer anders is dan bij Japanse interviews, is het misschien goed om het vooral als referentie te zien. Eerlijk gezegd heb ik daar niet heel aandachtig naar gekeken.
Samenvatting
Na al deze informatie, wat vind je ervan?
Ik heb punten samengevat waar ik graag vooraf van had willen weten, zonder de hoofdinhoud te bederven.
Naar mijn eerlijke indruk is dit een certificering die goed toegankelijk is voor mensen zonder ervaring die in de webindustrie willen werken of van baan willen veranderen. Hoewel je het in dagelijks werk bij een productiebedrijf misschien niet vaak gebruikt, is het beter om dataanalyse te 'kunnen' dan niet te kunnen.
Ook tools die je normaal niet gebruikt, worden van installatie tot basisgebruik zorgvuldig uitgelegd, dus ook mensen zonder ervaring in de webindustrie kunnen gerust studeren. Echter, voor degenen die geavanceerdere toepassingen dieper willen verkennen, kan het iets te oppervlakkig voelen. Het Google Data Analytics Professional Certificate is niet erg bekend, maar het is een groot voordeel dat je publiekelijk kunt aantonen dat je erkende Google-dataanalysevaardigheden hebt.
Als je interesse hebt, is het misschien een goed idee om te beginnen met een gratis proefperiode.
Als nieuwe medewerker ben ik momenteel aan het groeien tot directeur! Ik bestudeer diverse gebieden, van design tot advertentiemanagement, in mijn streven een multitalent te worden. Op het werk streef ik naar slim directeurschap, maar privé geniet ik van een huiselijk fort-achtig bestaan. Ik ben dol op anime.
Handa
Webdirecteur / Sinds 2022