Google Advanced Data Analytics Capstone – Coursera

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それでは、Google Advanced Data Analytics Professional Certificate 最後のコースとなります。ざっとシラバスを見た感じ、データ分析の仕事に就くための書面や面接の準備、みたいな内容が多いです。

Module 1: Capstone Project

Capstone project です。 

Course 1 〜 6までの最後にあるEnd-of-course project では、それぞれのコースごとにテーマとなっている内容の課題に取り組みましたがこちらの総まとめ、のような内容となります。

ちなみに、 Advanced Data Analytics Professional Certificate認定を受けるだけであればこの課題はスキップしてもいいみたいです。

Module 2: Data-focused career resources

Module 2 では、主にデータ分析関連の仕事に就くための履歴書やポートフォリオの作成・見直しの内容となります。

以下は、重要そうな部分のメモ書きです。

Your career identity is the unique value you bring to the workforce, and understanding your value is essential in creating a resume that effectively showcases all you have to offer.

If you are transitioning from a different career and don’t yet have relevant work experience, then you may want to pick a format that highlights your technical skills and portfolio projects. Additionally, you’ll want to include those skills that are transferable from prior experience, like the ability to clearly communicate ideas, solve problems, or work well in a team.

Focus on your accomplishments first, and describe them using the formula Accomplished X, as measured by Y, by doing Z

Phrase your work experience and duties using Problem-Action-Result (PAR) statements. 

One of the most common ways to answer behavioral questions is by using the STAR method. STAR stands for situation, task, action, and results.

Module 3: Put your Advanced Data Analytics Certificate to work

Module 3は、もうほとんどクールダウンみたいなものです。インストラクタ達のお祝いの言葉があったり、 Credly でバッヂを得るための情報があったり、アンケートの回答したり、等々。

まとめ

一通り、Google Advanced Data Analytics Professional Certificate のプログラムを受講してみて、コースの内容自体はかなりいいものでした。

ただし、Advanced と銘打ってあるように、全くの初学者が受講することはお勧めできないです。

その場合は、Google Data Analytics Professional Certificate が、初学者を対象としたプログラムとなっているため、こちらを先に受講してください。(こちらは日本語対応)

前提知識として、

  • 英語力:何から何まで、全て英語です
  • 統計学の基礎:仮説検定と推定の手順と意味や各種分布の特徴
  • プログラミングの基礎:Python が使えると望ましい
  • データ処理系ライブラリの知識:pandas や numpy など、ただしデータベースの知識とかでも代用できるかもです
  • 数学にアレルギーがない:小難しい数式は可能な限り省いてありますが、モデルを評価する指標なんかがやたらとたくさん出てきます。シグマ記号と四則演算ぐらいで大丈夫です。
  • 機械学習の基礎知識:と、言うよりも、各種アルゴリズムの名称ぐらい知ってた方が楽です。

あたりがあればスムーズに認定証が取得できます。

さすが Google が制作しているだけあって、コースのコンテンツは非常に優れてます。めちゃくちゃわかりやすい。

ちょっとデータ分析について興味があって独学してみたけど、もう一歩踏み込んでみたい、といった層にマッチするような内容かと思います。

興味があればぜひ受講してみてください。では!

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