--- title: "Googleデータアナリティクス プロフェッショナル認定証を取ってみた話" date: 2025-10-20 categories: column author: 繁田 canonical: https://www.liberogic.jp/topics/20251021-google-analytics/ --- # Googleデータアナリティクス プロフェッショナル認定証を取ってみた話 ![](https://images.microcms-assets.io/assets/4b13731f29254025b91c8d846198ffc9/fa5c76b8bb5e4d9eb05e88055a78d10f/handa.png) 少し前の話になりますが、会社の資格取得支援制度を使って、「Googleデータアナリティクス プロフェッショナル認定証」を受講・取得しました。 受講してみた感想を交えながら、どんなことが学べるのか、難易度はどのくらいか、ざっくりご紹介します！ 少し前の話になりますが、会社の資格取得支援制度を使って、「Googleデータアナリティクス プロフェッショナル認定証」を受講・取得しました。 受講してみた感想を交えながら、どんなことが学べるのか、難易度はどのくらいか、ざっくりご紹介します！ ### Googleデータアナリティクス プロフェッショナル認定証とは？ Googleが提供しているオンライン学習プログラムで、データ分析の基礎から応用までを **全8コース** に分けて学びます。 - データ分析の進め方 - 分析データの整理方法 - スプレッドシートの活用 - SQLによるデータ整理 - Tableauによるビジュアライゼーション作成 - Rマークダウンの活用 などなど、かなり幅広いスキルをカバーしていました。 「週10時間で約6ヶ月」が目安とされていますが、私はゆっくりペースで進めて **約4ヶ月** で修了。集中すればもっと短期間でも十分取れると思います。 受講は Coursera というプラットフォーム経由で行い、月額料金制。たまに無料受講キャンペーンもあるので、そのタイミングを狙うのもおすすめです。 1週間トライアル期間があるので、その期間でちゃんと受講できそうか判断するのもアリだと思います。トライアル終了後は自動で継続更新がされるためご注意を！ Courseraの「Googleデータアナリティクス プロフェッショナル認定証」ページから登録してすぐに始められます。 ![](https://images.microcms-assets.io/assets/4b13731f29254025b91c8d846198ffc9/3bf11ae668954133ab7a4fcb8f7d7ed3/Group%20328.jpg) ### 学習の流れ 1コースにつき複数のモジュールがぶら下がっているような構成で、教材（動画やドキュメントなど）をすべて完了させ、各モジュールのテストを受講。全コースの課題をクリアできれば修了証が発行されます。 ![](https://images.microcms-assets.io/assets/4b13731f29254025b91c8d846198ffc9/494ae5d01da54072af1b8b00457b3f8d/Frame%205193.jpg) ドキュメントには関連ツールや外部教材へのリンクも含まれていて、理解を深めるのに役立ちます。ただ、すべてをじっくり見ていると時間がいくらあっても足りないので、まずは用語やリンクをメモしておき、後で改めて調べるという形で進めていました。 この方法でもテストは問題なく合格できます！ とにかく物量が多いので、自分の好きなタイミングで「完了」ステータスに変更できる良心的なつくりに救われました。 ### 受講難易度について 「SQL」や「R」と聞くと少し構えてしまいますが、導入から懇切丁寧に解説してくれるので、そこまで難しいものではありませんでした。 テストも教材をしっかり読み込めば合格できますし、もし合格ラインに届かなくても再テストができる超親切設計です。 総まとめテストは、1日に受けられる回数に制限があるものの、24時間後には回数制限はリセットされるので、実質受け放題でした！ BigQueryやTableau、Rstudioなど、普段触らないようなツールも登場しますが、こちらもインストールから使い方まで丁寧に説明されるため心配無用。 さらに、学習で使うツールは無料の範囲で収まるように作られているので、Courseraの月額料金以外にお金がかかることもなく、お財布にも優しめでした。 別の意味で難易度が高いなと思ったのが、翻訳機能です。 教材は基本的に英語。もちろん、動画・ドキュメント・テストいずれも翻訳機能がついていて、精度もかなり高いのですが、稀に似た意味を持つ単語が同じ日本語に翻訳されることがありました。 選択式の問題で、見かけ上まったく同じ選択肢が2つ並んでる、ということも珍しくなく、これはこれでまた別の難しさがありました。 ### 受講する各コースのご紹介 前置きが長くなりましたが、ここからは各コースの学習内容についてご紹介します。 【コース1：データはあらゆるところにある】 初回ということで、データ分析の基本を学ぶ座学メインのコースです。 データアナリストがどんな考え方で分析を進めるのか、その一連のプロセスを学びます。 ここで学んだ内容が、コース2以降の学習の土台になります。 【コース2：データに基づいた意思決定を行うための問いかけ】 解決すべき課題を深く掘り下げるための「問いかけ」にフォーカス。ヒアリングやコミュニケーション方法、分析結果の共有方法などを学びます。 ここからいよいよハンズオン学習スタート！スプレッドシートの基礎的な関数やエラーの種類など、実務でもよく使う知識を学んでいきます。 比較的サクサク進められるコースです。 【コース3：探索用データを準備する】 分析データを準備する工程です。データの構造や収集方法を学び、コース4の肝となる「クリーンデータ」の概念を理解します。スプレッドシートに加えて、BigQueryを使ったSQLでのデータ操作も登場。ここが初めての難関ポイントです。 基礎をしっかり押さえないと後でつまずくことになるので、ゆっくりでも理解しながら進めることをおすすめします。 【コース4：「ダーティー」なデータを「クリーン」にする】 分析の精度を高めるために欠かせないデータのクリーニング方法を学びます。 なぜクリーニングが必要なのか、汚れたデータのまま分析するとどうなるのかを理解した上で、スプレッドシートとBigQueryを使ってデータクリーニングを体験します。 多くの関数やクエリが登場するので、かなりやりごたえがありました。 【コース5：データを分析し、答えを導き出す】 これまで学んだ「データの準備」と「クリーニング」の工程をとおして実践し、データを処理していきます。特定の条件で絞り込んだり、平均値を求めたり、様々な計算を通じてデータに隠された事実や傾向を洗い出す、このプログラムの核心とも言えるフェーズです。 【コース6：データの可視化（ビジュアライゼーション）による、データの共有】 Tableauを使ってデータをビジュアライゼーションし、効果的に共有する方法を学びます。動画の指示通りに作業を進めても、なぜかエラーが出て反映されないことが多く、個人的にかなり苦戦しました。 本来は専門知識不要で直感的に使えるツールなのですが、正直、今でも使いこなせる自信がありません…。 【コース7：データ分析とR言語】 ここでやっとR言語を使ったデータ分析が登場します。Rのインストールから始まるので、教材通りに進めれば躓くことはないかと思います。ただ、分析やビジュアライゼーションのフェーズに入ると、聞き慣れない単語や概念がどんどん出てくるので要注意です。 Tableau以上に作成できるビジュアライゼーションの幅が広がり、できるようになった途端にすごく楽しくなる内容です。レポート作成もRで完結できるのは魅力的でした。 個人的に一番楽しかったコースです。 【コース8：学びの総仕上げとしての最終課題】 いよいよ集大成！これまでの学びを活かして、1人でデータ分析に挑戦します。いくつかのケーススタディを通して、自分なりのアウトプットを作り上げていきます。 コースの後半はデータアナリストの就職話がメインになります。面接のイメージシーンを見ながら学ぶことができますが、日本の面接とは雰囲気が違うので、あくまで参考として見るくらいがちょうど良い気がします。正直、私は流し見していました。 ### まとめ 長々とご紹介してきましたが、いかがでしたか？ 個人的に受講前に知れたら嬉しいなと思うポイントを本編に触れない程度に詰め込みました。 受講してみた率直な感想としては、未経験からウェブ業界への就職・転職を目指す方には取り組みやすい資格だと思いました。制作会社で日常業務に使う機会は少ないかもしれませんが、いざという時、データ分析は「できない」より「できる」方が絶対に良いです。 普段触らないようなツールも、導入から基礎的な使い方までを丁寧に解説してくれるので、ウェブ業界未経験者でも安心して学習できます。ただ、より応用的な使い方を深掘りしたい人には、少し物足りなく感じるかもしれません。 「Googleデータアナリティクス プロフェッショナル認定証」は知名度こそ高くはありませんが、Google公認のデータ分析スキルを持っているのを公に証明できるのは強いメリットだと思います。 興味のある方は、無料トライアルから始めてみても良いのではないでしょうか。