การตรวจสอบการรับรอง Google Data Analytics สำหรับปี 2023

 

ใบรับรอง Google Data Analytics คืออะไร และที่สำคัญ คุ้มไหมที่จะซื้อในปี 2023? เมื่อสาขางานเปลี่ยนไป การปลดพนักงานด้านเทคโนโลยีทำให้ภูมิทัศน์ของพนักงานสั่นคลอน และเทคโนโลยีก็พัฒนาขึ้น การรับรอง Google Data Analytics เป็นร้านค้าครบวงจรในการหางานหรือไม่

นี่คือบทสรุปหนึ่งประโยค: การรับรอง Google Data Analytics เป็นหลักสูตรที่สอนคุณเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล ทั้งในด้านตัวเลขและด้านธุรกิจ

หากต้องการลงลึกกว่านี้อีกเล็กน้อย มันมุ่งไปที่การสอนมือใหม่ทั้งหมดถึงวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับพื้นฐาน เป็นหลักสูตรระยะไกลเต็มรูปแบบที่ใช้เวลาเรียนประมาณ 10 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ รวมทั้งหมด 181 ชั่วโมง Google ให้บริการผ่าน Coursera โดยเฉลี่ยแล้ว นักเรียนจะใช้เวลาแปดเดือนในการได้รับการรับรอง ซึ่งทำให้มีค่าใช้จ่ายประมาณ $312 (แปดเดือน x $39/เดือน สำหรับการสมัคร Coursera Plus)

แล้วคอร์สนี้คุ้มไหม? มันเป็น $ 312 หรือไม่? ทุกอย่างขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณต้องการสำหรับการรับรอง Google Data Analytics

 

 

เมื่อจบหลักสูตร Google สัญญาว่าคุณจะ:

• ทำความเข้าใจแนวทางปฏิบัติและกระบวนการที่นักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้นใช้ในงานประจำวันของพวกเขา
• เรียนรู้ทักษะการวิเคราะห์ที่สำคัญเพื่อรับงานนักวิเคราะห์ข้อมูลในระยะเริ่มต้น เช่น การล้างข้อมูล การวิเคราะห์ และการแสดงภาพ
• ทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือและภาษาต่างๆ เช่น สเปรดชีต SQL การเขียนโปรแกรม R และ Tableau 
• เข้าใจวิธีทำความสะอาดและจัดระเบียบข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์
• รู้วิธีวิเคราะห์และคำนวณโดยใช้โปรแกรมสเปรดชีต SQL และ R
• สามารถแสดงภาพและนำเสนอการค้นพบข้อมูลในแดชบอร์ด งานนำเสนอ และแพลตฟอร์มการแสดงภาพอื่นๆ ที่ใช้กันทั่วไป

พวกเขายังเสนอความช่วยเหลือด้านอาชีพหลังการรับรอง เช่น ให้คุณติดต่อกับหุ้นส่วนการจ้างงานของพวกเขา Google มีพันธมิตรจ้างงานกว่า 150 รายสำหรับการติดตามการวิเคราะห์ข้อมูล

มันดีสำหรับใคร?

หากคุณกำลังมองหาบทบาทระดับเริ่มต้นในการวิเคราะห์ข้อมูล หลักสูตรนี้เป็นขั้นตอนแรกที่ดีและคุ้มค่ากับเงินประมาณ $300 ที่คุณจะต้องจ่าย

หากคุณต้องการได้งานทำ ไปหาบทบาทที่มีประสบการณ์มากขึ้น หรือเปิดรับแนวคิดขั้นสูง ก็ยังถือเป็นก้าวแรกที่ดี แต่เครื่องมือและหลักสูตรอื่นๆ อาจเหมาะกับคุณมากกว่า

กล่าวโดยสรุปคือ การรับรอง Google Data Analytics จะสอนวิธีการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้น

อย่างไรก็ตาม มันไม่ได้สอนวิธีหางานให้คุณ - การสัมภาษณ์ การตอบคำถามสัมภาษณ์ การเขียนเรซูเม่ หรือการรวบรวมพอร์ตโฟลิโอที่น่าเหลือเชื่อ นอกจากนี้ยังเป็นพื้นฐานมากและจะไม่เข้าสู่แนวคิดขั้นสูง

มาดูการตรวจสอบการรับรอง Google Data Analytics ฉบับเต็มกัน

ในแปดส่วน การรับรอง Google Data Analytics จะสอนวิธี:

• ทำทุกอย่างที่คุณต้องทำในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลรุ่นเยาว์
• ล้างข้อมูล ทำการวิเคราะห์ แสดงภาพ และนำเสนอข้อมูล
• ใช้เครื่องมือเช่น R, SQL และ Tableau เพื่อประมวลผลข้อมูล
• ใช้สเปรดชีตเพื่อทำการคำนวณที่ซับซ้อน

ลองมาดูแต่ละหลักสูตรทั้งแปดเพื่อดูว่ามันแบ่งย่อยอย่างไร
 

ทบทวนหลักสูตร 1: พื้นฐาน: ข้อมูล ข้อมูล ทุกที่

หลักสูตรนี้ เป็นที่ที่คุณจะได้สัมผัสกับโลกของการวิเคราะห์ข้อมูล มันคืองาน 21 ชั่วโมง ซึ่ง Google แบ่งออกเป็นห้าส่วนเพิ่มเติม

เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะเข้าใจว่าการวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร นอกจากนี้ คุณจะคุ้นเคยกับงานประจำวันและการวิเคราะห์ข้อมูลเครื่องมือที่ใช้

คุณสามารถคาดหวังว่าจะได้ทำข้อสอบปรนัยหกข้อในส่วนนี้เพื่อพิสูจน์ความเชี่ยวชาญของคุณ

ทบทวนหลักสูตร 2: ถามคำถามเพื่อทำการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

หลักสูตรแรกส่วนใหญ่แนะนำการวิเคราะห์ข้อมูลให้กับบุคคลทั่วไป หลักสูตรนี้ เป็นที่ที่คุณจะเริ่มเรียนรู้ทักษะที่แท้จริง คาดว่าหลักสูตรนี้จะใช้เวลาประมาณ 19 ชั่วโมง

มีมือใหม่จำนวนไม่น้อยที่ตระหนักว่าการวิเคราะห์ข้อมูลรู้วิธีคิดที่ถูกต้องเพียงใด ความสามารถในการเขียนโค้ดนั้นไม่เพียงพอ คุณต้องมีความคิดเชิงวิเคราะห์ที่แท้จริงจึงจะประสบความสำเร็จ นั่นคือสิ่งที่หลักสูตรนี้สอน

คุณจะได้เรียนรู้วิธีถามคำถามที่มีประสิทธิภาพ วิธีตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล พื้นฐานของสเปรดชีต และวิธีจัดลำดับความสำคัญของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

คุณจะได้รับการทดสอบด้วยแบบทดสอบห้าแบบให้คะแนน

หลักสูตรทบทวน 3: เตรียมข้อมูลสำหรับการสำรวจ

พร้อมที่จะเริ่มเขียนโค้ดหรือยัง นี่คือหลักสูตร สำหรับคุณ. หลังจากผ่านไปสองหลักสูตรซึ่งส่วนใหญ่เป็นทฤษฎี ตอนนี้คุณจะได้เริ่มเรียนรู้ SQL และสเปรดชีต

กว่า 21 ชั่วโมง คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับประเภทข้อมูลและโครงสร้าง วิธีใช้ SQL เพื่อแยกข้อมูล วิธีใช้สเปรดชีตเพื่อวิเคราะห์และนำเสนอสิ่งที่ค้นพบ และทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล

คุณจะยังคงได้รับทฤษฎีบางอย่าง: คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับอคติ จริยธรรม ความน่าเชื่อถือ และการเข้าถึง นอกจากนี้ คุณยังจะได้สัมผัสกับ infosec – หลักสูตรนี้ครอบคลุมถึงวิธีการจัดระเบียบและปกป้องข้อมูล

คุณจะต้องทำแบบทดสอบแบบปรนัยห้าข้อเพื่อแสดงความเข้าใจของคุณ

ทบทวนหลักสูตร 4: ประมวลผลข้อมูลจากสกปรกเป็นสะอาด

วิทยาลัยไม่ได้เตรียมฉันให้พร้อมสำหรับเรื่องนี้ ดังนั้นฉันจึงดีใจที่ Google Data Analytics Certification ทำ: ข้อมูลไม่ได้มาถึงคอมพิวเตอร์ของคุณโดยสมบูรณ์และพร้อมที่จะวิเคราะห์ ก จำนวนมาก ของการวิเคราะห์ข้อมูล คือ การเจาะข้อมูลให้เป็นรูปร่าง

หลักสูตรนี้ คือทั้งหมดที่เกี่ยวกับวิธีการใช้สเปรดชีตและ SQL เพื่อทำความสะอาดและจัดระเบียบข้อมูลที่คุณจะต้องวิเคราะห์ในภายหลัง กว่า 23 ชั่วโมง แบบทดสอบ XNUMX แบบ และแบบฝึกหัดท้าทายหลักสูตรภาคปฏิบัติ คุณจะได้เรียนรู้วิธีล้างข้อมูลตั้งแต่ต้นจนจบ หลักสูตรนี้จะแนะนำคุณผ่านตัวอย่างภาคปฏิบัติ ดังนั้นจึงควรค่อนข้างตรงไปตรงมา

ทบทวนหลักสูตร 5: วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตอบคำถาม

เรามาครึ่งทางของหลักสูตร ณ จุดนี้ และตอนนี้ เราไปถึงส่วนการวิเคราะห์จริง สุดท้าย คุณจะต้องใช้สูตรขั้นสูงและการสืบค้น SQL เพื่อคำนวณข้อมูลที่ซับซ้อน

หลักสูตรนี้ครอบคลุม:

• การจัดระเบียบข้อมูล
• การจัดรูปแบบและการปรับข้อมูล
• การรวมข้อมูล
• ทำการคำนวณข้อมูล

หลักสูตรนี้ ยาวนานที่สุดโดยคาดว่าจะใช้เวลาเรียนรู้ 26 ชั่วโมง

ทบทวนหลักสูตร 6: แบ่งปันข้อมูลผ่านศิลปะการแสดงภาพ

การแสดงภาพเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล เมื่อคุณให้ตัวเลขที่ชัดเจนแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย มันยากสำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญที่จะเข้าใจความสำคัญ แต่กราฟหรือแผนภูมิที่ดี? ตอนนี้พวกเขาเข้าใจแล้ว นั่นคือสิ่งที่ หลักสูตรนี้ เกี่ยวกับ.

หลักสูตรนี้มุ่งเน้นไปที่ Tableau ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการแสดงข้อมูล Tableau เป็นทักษะที่มีประโยชน์ในทุกกรณี ดังนั้นอย่าข้ามหลักสูตรนี้

คุณจะแนะนำ: วิธีแสดงภาพข้อมูลโดยทั่วไป วิธีสร้างการแสดงภาพข้อมูลด้วย Tableau โดยเฉพาะ วิธีการใช้ข้อมูลเพื่อบอกเล่าเรื่องราว และวิธีพัฒนาสไลด์โชว์และงานนำเสนอ

ทบทวนหลักสูตร 7: การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการเขียนโปรแกรม R

SQL และ Tableau มีที่มาที่ไป แต่ R เป็นภาษาเขียนโค้ด "ของจริง" ภาษาแรกและภาษาเดียวที่คุณจะได้เรียนรู้ในหลักสูตรนี้ พิจารณา หลักสูตรนี้ บทนำของ R

หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรที่ใช้เวลาเข้มข้นมากที่สุด โดยคาดว่าจะต้องใช้เวลา 38 ชั่วโมงจึงจะสำเร็จ นอกจากนี้ยังซับซ้อนที่สุด R เป็นภาษาที่ทรงพลัง และหลักสูตรนี้เป็นเพียงการขีดข่วนผิวเผินเท่านั้น งานที่ให้คะแนนทั้งหกงานจะไม่พิสูจน์ว่าคุณเป็นผู้เชี่ยวชาญ R แต่คุณรู้ R มากพอที่จะได้รับการรับรอง Google Data Analytics

ส่วนแรกของหลักสูตรนี้เพียงอย่างเดียวคือ 8 ชั่วโมงของการแนะนำการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย R จากนั้นคุณจะได้เข้าสู่การเขียนโปรแกรมโดยใช้ R's IDE, RStudio จากนั้น คุณจะได้เรียนรู้วิธีการทำงานกับข้อมูลใน R สุดท้าย คุณจะครอบคลุมการแสดงภาพ เอกสารประกอบ และรายงานใน R

มันเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น ดังนั้นอย่ากลัวไปเลย! แต่คาดว่าจะใช้เวลาของคุณในขณะที่คุณเดินผ่านหลักสูตรนี้

การทบทวนหลักสูตร 8: Data Analytics Capstone Project: ทำกรณีศึกษาให้สมบูรณ์

สุดท้าย คุณจะใช้เวลาประมาณเก้าชั่วโมงในการทำ โครงการสุดหินของคุณ: กรณีศึกษา. เป็นทางเลือก แต่แนะนำเป็นอย่างยิ่ง

ในระหว่างหลักสูตรนี้ คุณจะเลือกสถานการณ์กรณีศึกษาของคุณ ถามคำถามที่ถูกต้อง ล้างข้อมูล ประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล และใช้ทักษะการแสดงภาพเพื่อนำเสนอข้อมูล เป็นสุดยอดที่สมบูรณ์แบบของทุกสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ และมันจะน่าประทับใจสำหรับผู้ว่าจ้างด้วยเช่นกัน

เป็นการแนะนำพื้นฐานที่ยอดเยี่ยมสำหรับโลกแห่งการวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะได้รับพื้นฐานแนวคิดและทฤษฎี และคุณยังจะได้ลงมือปฏิบัติจริงอีกด้วย

หลังจากที่คุณกรอกใบรับรองแล้ว คุณจะสามารถเข้าถึงเครื่องมือด้านอาชีพบางอย่าง เช่น การฝึกอบรมจากผู้เชี่ยวชาญและโครงการภาคปฏิบัติ คุณจะได้รับเครื่องมือสร้างเรซูเม่ การสัมภาษณ์จำลอง และการสนับสนุนเครือข่ายอาชีพ

แต่นั่นคือจุดสิ้นสุด

ใบรับรอง Google Data Analytics อ้างว่าเงินเดือนเฉลี่ยสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลอยู่ที่ประมาณ 74 ดอลลาร์

นั่นเป็นอาชีพระดับเริ่มต้นที่ดี แต่ถ้าคุณฝึกฝนตัวเองมากขึ้นอีกนิดและเรียนรู้ทักษะเพิ่มเติมเพื่อปรับปรุงความเข้าใจและความสามารถในการจ้างงานของคุณ คุณอาจกำลังดูตัวเลขหกตัวหรือมากกว่านั้นหากคุณเชี่ยวชาญ ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล.

คุณจะไม่สามารถเข้าถึงการเรียนรู้ Python ซึ่งเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่โดดเด่นและเป็นที่ต้องการมากที่สุดสำหรับงานในอาชีพที่ใช้ข้อมูล

สุดท้าย การรับรอง Google Data Analytics ครอบคลุมทักษะการสัมภาษณ์บางส่วน แต่ไม่ใช่ทั้งหมด การฝึกฝนคำถามสัมภาษณ์จริงมีความสำคัญต่อการได้งานเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล

ในระยะสั้นไม่มี เป็นพื้นฐานที่ดี แต่ไม่ใช่ทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อให้ได้งานเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้นหรือสูงกว่านั้นใน อาชีพวิทยาศาสตร์ข้อมูล เส้นทาง.

ในการรับงาน คุณต้อง:

• เรียนรู้แนวคิดขั้นสูง
• สร้างโครงการ
• ฝึกสัมภาษณ์

ต่อไปนี้เป็นแหล่งข้อมูลบางส่วนที่จะช่วยคุณดำเนินการดังกล่าว

เรียนรู้แนวคิดขั้นสูง

แค่รู้วิธีถามคำถามที่ดีและแสดงข้อมูลเป็นภาพเท่านั้นยังไม่พอ เพื่อให้โดดเด่นในฐานะผู้สมัครนักวิเคราะห์ข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องทำความคุ้นเคยกับแนวคิดขั้นสูงในสาขานั้นด้วย

Boot.dev เป็นแหล่งข้อมูลที่ดีในการเรียนรู้แนวคิดพื้นฐานที่สนับสนุนการพัฒนาซอฟต์แวร์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมด

แพลตฟอร์มนี้สามารถช่วยสอนคุณเกี่ยวกับ Python ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ตลอดจนแนวคิดต่างๆ เช่น อัลกอริทึมโครงสร้างข้อมูล และการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชัน มันถูกสร้างขึ้นสำหรับนักพัฒนาแบ็กเอนด์มากกว่านักวิเคราะห์ข้อมูล แต่ทักษะที่จำเป็นจำนวนมากทับซ้อนกัน นอกจากนี้ยังมีราคาสมเหตุสมผลมากเพียง $24/เดือน

อันดับแฮ็กเกอร์ เป็นอีกทางเลือกที่ยอดเยี่ยมในการเรียนรู้ทักษะขั้นสูงเพิ่มเติมในการวิเคราะห์ข้อมูล/วิทยาศาสตร์ พวกเขานำเสนอชุดสัมภาษณ์ หลักสูตร และการรับรองสำหรับทักษะและสาขาวิชาทุกประเภทเพื่อก้าวไปข้างหน้าและไกลกว่านั้น

สร้างโครงการ

หนึ่งในส่วนที่สำคัญที่สุดของเรซูเม่คือพอร์ตโฟลิโอโครงการ หากคุณไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน ฉันขอแนะนำรายการนี้ โครงการวิเคราะห์ข้อมูล ที่สามารถช่วยให้คุณสร้างความประทับใจให้กับผู้จัดการการจ้างงานและเรียนรู้ทักษะเชิงปฏิบัติ

สถานที่ที่ดีในการดูก็คือ Kaggleซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้ผู้ที่ชื่นชอบวิทยาการข้อมูลโต้ตอบและแข่งขันกันในการแก้ปัญหาในชีวิตจริง แรงกดดันจากการแข่งขันนั้นยอดเยี่ยมในการกระตุ้นให้ตัวเองทำข้อมูลจริงสกปรก

ฝึกคำถามสัมภาษณ์

ในขั้นตอนนี้ของกระบวนการสัมภาษณ์ คุณได้สร้างเรซูเม่และพอร์ตโฟลิโอที่งดงามด้วยโปรเจ็กต์ที่ลงมือปฏิบัติจริง และแสดงให้เห็นถึงความเข้าใจในทักษะที่จำเป็น

จากนั้นคุณก็โดนโยนคำถามสัมภาษณ์เข้ามาและคุณก็นิ่งงัน วิธีที่ดีที่สุดในการหลีกเลี่ยงปัญหานี้คือการฝึกถามคำถามสัมภาษณ์จริงจากการสัมภาษณ์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจริง แพลตฟอร์มของเราเอง StrataScratch เสนอคำถามทั้งแบบเขียนโค้ดและไม่เขียนโค้ดเพื่อช่วยคุณตอกย้ำทุกการสัมภาษณ์ที่คุณอาจเจอ

หากคุณเป็นมือใหม่ นี่เป็นก้าวแรกที่ยอดเยี่ยม คุ้มค่ากับเวลาและเงินที่คุณเสียไปเพื่อรับการรับรองอย่างแน่นอน แต่ถ้าคุณรู้เรื่องการวิเคราะห์ข้อมูลมาบ้างแล้ว ก็ไม่คุ้ม

(ทางเลือกหนึ่งหากคุณเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลอยู่แล้ว: ลงชื่อสมัครใช้ Coursera เป็นเวลาเพียงหนึ่งเดือน บินผ่านหลักสูตร และทำแบบทดสอบทั้งหมด - ด้วยวิธีนี้คุณจะได้รับ "การรับรอง" ในราคาเพียง $39)

นอกจากนี้ยังไม่เพียงพอสำหรับการหางาน ภูมิทัศน์ของงานมีการแข่งขันสูงขึ้นเล็กน้อยในปัจจุบัน คุณต้องแสดงความเข้าใจในแนวคิดขั้นสูง โฮสต์พอร์ตโฟลิโอโครงการส่วนบุคคลทั้งหมด และทดสอบการสัมภาษณ์ทางเทคนิคของคุณให้ดีที่สุดเพื่อให้มีโอกาส

สุดท้าย หากคุณต้องการงานที่นอกเหนือจากการวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้น ใบรับรอง Google Data Analytics ก็คุ้มค่า แต่ก็ยังไม่เพียงพอ การเสริมเรซูเม่และความรู้ของคุณด้วยเครื่องมือเช่น Boot.dev, HackerRank, StrataScratch และ Kaggle ทำให้คุณมีโอกาสมากขึ้นที่จะได้งานในฝันของคุณในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลหรืออื่นๆ

 
 
เนท โรซิดิ เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและในกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ เขายังเป็นผู้ช่วยศาสตราจารย์สอนการวิเคราะห์และเป็นผู้ก่อตั้ง StrataScratchซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเตรียมพร้อมสำหรับการสัมภาษณ์ด้วยคำถามสัมภาษณ์จริงจากบริษัทชั้นนำ เชื่อมต่อกับเขาที่ ทวิตเตอร์: StrataScratch or LinkedIn.
 

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.kdnuggets.com/2023/01/google-data-analytics-certification-review-2023.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=google-data-analytics-certification-review-for-2023