必要な知識や経歴はどのようなものですか？

表計算ソフトやデータアナリティクスに関する業務経験は不要です。高校レベルの数学と、ものの仕組みに対する好奇心があれば十分です。

カリキュラムで学ぶツールやソフトは何ですか？

表計算ソフト（Google スプレッドシートまたは Excel）、SQL、プレゼンテーションツール（PowerPoint または Google スライド)、Tableau、RStudio、Kaggle などの分析ツールとプラットフォームの使い方を学びます。

学習で使用する表計算ソフトは何ですか？

このプログラムで使用する表計算ソフトは、Google スプレッドシートか Microsoft Excel のどちらかを受講者ご自身で選べます。どちらを選んでも構いません。どちらのスプレッドシートでもコース課題はすべてこなせます。

コースは特定の順番で受講する必要がありますか？

各プログラムのコースは、以前のコースの情報を基に構成されているため、提示された順序で受講することを強くおすすめします。

What will I get if I subscribe to this Certificate?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

2. データに基づいた意思決定を行うための問いかけ

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2. データに基づいた意思決定を行うための問いかけ

Q: 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を受講するメリットは何ですか？

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では、ジュニア データ アナリストやアソシエイト データ アナリストに必要なスキルセットを学びます。データ アナリストは、正しい質問を投げかけ、鍵となるインサイトが得られるようデータを準備、処理、分析し、ステークホルダーの役に立つよう結果を共有し、十分な検討を経た上で行動できるよう、データに基づいた提案を行うことができます。 この認定プログラムに参加し、対話型コンテンツ（ディスカッション、テスト、アクティビティ）を通じて、すきま時間を使って毎週 10 時間以内の学習を続けることにより、6 か月未満で業務にすぐに使えるスキルを学べます。Tableau、アクセンチュア、デロイトなど、トップ企業や業界リーダーの意見を参考に設計されたカリキュラムを利用して学習します。さらに、新しく身に着けたスキルセットを活かして、就職候補先企業に提出できるケーススタディも作成します。

Q: 必要な知識や経歴はどのようなものですか？

表計算ソフトやデータ アナリティクスに関する業務経験は不要です。高校レベルの数学と、ものの仕組みに対する好奇心があれば十分です。

Q: 認定証を取得するためには、数学に強くなければいけませんか？

認定証を取得するためには、数学の天才である必要はありません。好奇心があり、（データ アナリストにとっての言語である）数字を使って学ぶことに抵抗感がなければ大丈夫です。有能なデータ アナリストには、数学だけではなく、正しい疑問を持つこと、その疑問に適切な答えを見出すために最適な情報源を見つけること、結果を明確に視覚化した資料で示すことが求められます。

Q: カリキュラムで学ぶツールやソフトは何ですか？

表計算ソフト（Google スプレッドシートまたは Excel）、SQL、プレゼンテーション ツール（PowerPoint または Google スライド)、Tableau、RStudio、Kaggle などの分析ツールとプラットフォームの使い方を学びます。

This course is part of Google データアナリティクス Professional Certificate

Instructor: Google Career Certificates

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4 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

4.6

(93 reviews)

Beginner level

Recommended experience

Flexible schedule

2 weeks at 10 hours a week

Learn at your own pace

98%

Most learners liked this course

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Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

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Beginner level

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2 weeks at 10 hours a week

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What you'll learn

問題解決における各ステップが、一般的な分析シナリオにどう貢献するか説明できるようになる
意思決定プロセスにおけるデータの活用について話し合う
表計算ソフトを使用して、データの入力や整理など、データアナリストの基本的なタスクを実行できる
構造化思考に関連する、重要な考え方を説明できる

Skills you'll gain

Details to know

Shareable certificate

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Assessments

25 assignments

Taught in Japanese

See how employees at top companies are mastering in-demand skills

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Build your Data Analysis expertise

This course is part of the Google データアナリティクス Professional Certificate

When you enroll in this course, you'll also be enrolled in this Professional Certificate.

Learn new concepts from industry experts
Gain a foundational understanding of a subject or tool
Develop job-relevant skills with hands-on projects
Earn a shareable career certificate from Google

There are 4 modules in this course

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 2 つめのコースです。各コースでは、初歩的なデータアナリスト業務に必要なスキルを習得します。

このコースでは、1 つめのコースで紹介されたトピックの理解をさらに深めながら、データ主導の意思決定を行うための効果的な問いかけの方法を学び、ステークホルダーのニーズと結びつけられるようになることを目指します。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。 - 分析を行う際の、効果的な問いかけのテクニックを学ぶ。 - データ主導の意思決定とデータアナリストのプレゼンテーション方法について理解する。 - 問いかけと意思決定の理解を深めるために、ビジネスのさまざまなシナリオを検証する。 - データアナリストにとって、表計算ソフトが重要なツールであることを理解する。 - 構造化思考に関連するアイデアについて検証する。また、それらがデータアナリストが課題を理解し、ソリューションを生み出すためにどう役立つかを学ぶ。 - ビジネスにおける目標を達成するために、データアナリティクスチームと明確なコミュニケーションを取りながら、ステークホルダーの期待値を管理するための戦略について学ぶ。

データアナリストの仕事をするためには、問いかけをして課題解決することが求められます。このパートでは、分析に関する一般的な課題と、分析者がそれにどのように対処しているかを確認していきます。また、分析のガイドとなる効果的な問いかけのテクニックについても学んでいきます。

What's included

8 videos8 readings7 assignments2 discussion prompts2 plugins

8 videosTotal 35 minutes

課題解決と効果的な問いかけについて3 minutes
データの活用5 minutes
ニッキー：データ処理の仕組み2 minutes
データアナリストがよく直面する課題のタイプについて5 minutes
実際のビジネス上の課題とは6 minutes
アンモル：仮説を成果に2 minutes
SMART フレームワークについて7 minutes
エヴァン：データの世界における役割2 minutes

8 readingsTotal 85 minutes

プログラムの説明とコースのシラバス10 minutes
学習ログ：自分にとってデータとは何かを考える20 minutes
短期コースを希望する方へ10 minutes
オプション：診断テストのスコアとその意味10 minutes
課題から行動へ - データ分析の 6 つのステップ10 minutes
6 つの課題のタイプについて10 minutes
SMART フレームワークの詳細10 minutes
用語集:用語と定義 5 minutes

7 assignmentsTotal 122 minutes

*ウィークリーチャレンジ 1*40 minutes
オプション：データ分析経験者向けの診断テスト 20 minutes
データを活用し、行動に移すための知識をテストする8 minutes
データを活用した課題解決に関する知識をテストする6 minutes
振り返り：データアナリストのシナリオ20 minutes
振り返り：SMART フレームワークを使い、自分なりの問いかけをする20 minutes
効果的な問いかけをするための知識をテストする8 minutes

2 discussion promptsTotal 20 minutes

交流してみよう 10 minutes
問いかけから見えてきたこと10 minutes

2 pluginsTotal 20 minutes

振り返り：データアナリティクス認定ロードマップ10 minutes
6 つの基本的な課題のタイプ10 minutes

データアナリティクスでは、データが意思決定の原動力となります。このパートでは、あらゆる種類のデータと、それが実際の選択や戦略に与える影響について学びます。また、レポートやダッシュボードを通じてデータを共有する方法についても学びます。

What's included

6 videos6 readings5 assignments1 discussion prompt

6 videosTotal 24 minutes

データと意思決定1 minute
データが意思決定に及ぼす力とは5 minutes
定性データと定量データ4 minutes
成果を共有する秘訣5 minutes
データと測定指標3 minutes
数学的思考4 minutes

6 readingsTotal 65 minutes

データにまつわる試練と成功10 minutes
ビジネスにおける定性データと定量データ10 minutes
学習ログ: 実際のデータソースについて SMART フレームワークを活用して問いかける20 minutes
魅力的なダッシュボードを作成する10 minutes
ビッグデータとスモールデータ10 minutes
用語集:用語と定義 5 minutes

5 assignmentsTotal 82 minutes

*ウィークリーチャレンジ 2*40 minutes
データの力に関する知識をテストする8 minutes
振り返り：ダッシュボードについて掘り下げる20 minutes
証拠をたどるための知識をテストする8 minutes
データの点と点を結ぶ知識をテストする6 minutes

1 discussion promptTotal 10 minutes

日常生活におけるデータの活用10 minutes

表計算ソフトは非常に重要なデータ分析ツールです。このパートでは、データアナリストが日常業務でどのように表計算ソフトを使用しているかを学んでいきます。また、構造化思考がなぜアナリストの課題理解や解決に役立つのかについても探っていきます。

What's included

9 videos8 readings8 assignments1 plugin

9 videosTotal 41 minutes

表計算ソフトの素晴らしさ1 minute
表計算ソフトを使いこなす2 minutes
表計算ソフトの手順4 minutes
成功への方程式7 minutes
表計算ソフトのエラーと修正7 minutes
関数入門6 minutes
課題解決の前に、まずは課題を理解する2 minutes
作業範囲（SOW）と構造化思考4 minutes
客観的な視点を持つ4 minutes

8 readingsTotal 85 minutes

表計算ソフトとデータライフサイクル10 minutes
表計算の基本について詳しく知る10 minutes
クイックガイド: スプレッドシートの数式10 minutes
表計算ソフトのエラーと修正に関する詳細10 minutes
クイックガイド：表計算ソフトの関数10 minutes
コンテキストの重要性10 minutes
学習ログ: データを使って課題を定義し問いかける20 minutes
用語集:用語と定義5 minutes

8 assignmentsTotal 246 minutes

*ウィークリーチャレンジ 3*40 minutes
Google スプレッドシート入門編60 minutes
表計算ソフトの操作に関する知識をテストする6 minutes
表計算ソフトの数式に関する知識をテストする8 minutes
実践編：カスタムデータテーブルを作成する60 minutes
表計算ソフトの関数についての知識をテストする6 minutes
実践編：SOW の作成60 minutes
構造化思考に関する知識をテストする6 minutes

1 pluginTotal 30 minutes

作業範囲（SOW）の作成30 minutes

成功しているデータアナリストは、ニーズと期待値の間のバランスを取ることに長けています。ここでは、チームと明確なコミュニケーションを確立しながら、ステークホルダーの期待値を管理するための戦略について学んでいきます。

What's included

15 videos6 readings5 assignments1 discussion prompt1 plugin

15 videosTotal 51 minutes

チームとコミュニケーションをとる1 minute
チーム全体のニーズと期待値のバランスをとる4 minutes
重要なことに集中するために4 minutes
カギとなる明確なコミュニケーション4 minutes
効果的なコミュニケーションのためのヒント5 minutes
期待値とプロジェクトの実現可能性のバランス4 minutes
サラ：ステークホルダーとのコミュニケーションの取り方3 minutes
データのジレンマ：スピードと正確さ4 minutes
プロセスと成果を考える3 minutes
ミーティングでのベストプラクティス5 minutes
ヒメナ：新しいチームに参加する心得1 minute
対立から協力へ4 minutes
ネイサン：アメリカ海兵隊からデータの世界へ3 minutes
コースのまとめ0 minutes
おめでとうございます！1 minute

6 readingsTotal 50 minutes

ステークホルダーと協働する10 minutes
データシナリオとその対応10 minutes
データの限界10 minutes
質の高いミーティング進行10 minutes
用語集:用語と定義5 minutes
次回に向けて5 minutes

5 assignmentsTotal 112 minutes

*ウィークリーチャレンジ 4*40 minutes
*コースチャレンジ*50 minutes
チームとステークホルダーのニーズのバランスをとるための知識をテストする6 minutes
明確なコミュニケーションのための知識をテストする10 minutes
チームワークに関する知識をテストする6 minutes

1 discussion promptTotal 10 minutes

課題のコミュニケーション10 minutes

1 pluginTotal 10 minutes

ステークホルダーの役割を理解する10 minutes

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3. 探索用データを準備する
Course
Google
5 .データを分析し、答えを導き出す
Course
Google
1. 基礎知識：データはあらゆるところにある
Course
Google
8. 学びの総仕上げとしての最終課題：ケーススタディ
Course

Why people choose Coursera for their career

Felipe M.

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"To be able to take courses at my own pace and rhythm has been an amazing experience. I can learn whenever it fits my schedule and mood."

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Larry W.

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Chaitanya A.

"Learning isn't just about being better at your job: it's so much more than that. Coursera allows me to learn without limits."

Learner reviews

4.6

93 reviews

5 stars
68.81%
4 stars
22.58%
3 stars
7.52%
2 stars
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1 star
1.07%

Showing 3 of 93

Reviewed on Oct 15, 2022

だんだん本格的な内容になってきました。しかしいきなり難易度が上がるわけではなく、ちょうどよいレベル感を保ちながらなのでとてもやりやすかったです。

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Frequently asked questions

データとは、数値、画像、文字、動画、観測項目など、多様な形態を取る事実の集まりです。私たちは、番組や音楽をストリーミングしたり、ソーシャルメディアに投稿したり、日常的にデータを使い、生み出しています。

データアナリティクスとは、結論を導き出し、予測を行い、情報に基づいた意思決定をするために、これらの事実を収集、変換、整理することです。

日々膨大なデータが生み出されています。携帯電話を使い、ウェブで検索し、音楽をストリーミングし、クレジットカードで買い物をし、SNS に投稿し、GPS でルート検索する、そのたびにデータが作成されます。企業は、消費者の需要に応え、新たなトレンドに対応するために、自社の製品、サービス、ツール、事業戦略を絶えず調整していく必要があります。このため、データアナリストには常に需要があり、給与も高くなっています。

組織が適切なビジネス上の判断を下せるよう、データアナリストはデータと数値を解釈します。データの準備、処理、分析、視覚化を通じて、パターンや傾向を発見し、重要な疑問に答えていきます。データアナリストの仕事によって、チーム全体として適切なビジネス上の判断を下せるのです。

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では、ジュニアデータアナリストやアソシエイトデータアナリストに必要なスキルセットを学びます。データアナリストは、正しい質問を投げかけ、鍵となるインサイトが得られるようデータを準備、処理、分析し、ステークホルダーの役に立つよう結果を共有し、十分な検討を経た上で行動できるよう、データに基づいた提案を行うことができます。

この認定プログラムに参加し、対話型コンテンツ（ディスカッション、テスト、アクティビティ）を通じて、すきま時間を使って毎週 10 時間以内の学習を続けることにより、6 か月未満で業務にすぐに使えるスキルを学べます。Tableau、アクセンチュア、デロイトなど、トップ企業や業界リーダーの意見を参考に設計されたカリキュラムを利用して学習します。さらに、新しく身に着けたスキルセットを活かして、就職候補先企業に提出できるケーススタディも作成します。

認定証を取得するためには、数学の天才である必要はありません。好奇心があり、（データアナリストにとっての言語である）数字を使って学ぶことに抵抗感がなければ大丈夫です。有能なデータアナリストには、数学だけではなく、正しい疑問を持つこと、その疑問に適切な答えを見出すために最適な情報源を見つけること、結果を明確に視覚化した資料で示すことが求められます。

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.