疫情自學系列 III：一個月取得 Google Data Analytics Certification 心得

Is Google Data Analytics Certification Worths the Time & Money?

數據分析近年來成為顯學，相信不少人對 「Big Data (大數據)」都可以說上幾句，那麼，你知道 Data Science 和 Data Data Engineer 有何不同？而 Data Cleaning 又是在幹嘛呢？繼上回的 Google UX Design，今天要分享前陣子剛完成的 Google Data Analytics 課程心得。

緣起

身為一個好奇寶寶，我一直對數據很有興趣，數據包羅萬象，不同的人用不同維度去分析，可能得出完全不一樣的結果。

我過去的工作需要用 Excel 經手數據跑專案，隨著 Big Data 時代的來臨，分析工具也越來越進階，當我手癢想學點皮毛時，卻不知從何下手，這時候發現 Coursera 的 Google Data Analytics 課程，想說來試試吧！

Google Data Analytics 課程是我在 Coursera 上的第二門課，其他的 Coursera 上課心得可以看這裡。

如果你是下面的 6 種人之一，這篇文章應該可以對你有些幫助，happy reading！

1. 對數據分析有興趣，但是不知道學不學的來
2. 聽聞 Google Data Analytics 課程，還在觀望要不要報名
3. 久仰 Coursera 的大名，正在猶豫要選哪一堂課好
4. 工作上需要處理數據，想要更精進數據分析能力
5. 想轉職，或想拿證照幫履歷加分
6. 因 Work from home 在家工作或 self-quarantining 居家隔離，突然多了很多時間，除了看 Netflix 不知道要幹嘛

課程背景

Coursera 和 Google 從 2018 年開始合作 Grow with Google 專案，先從最缺的 IT 人才開始，上線 Google IT Support Professional Certificate，這個課程目前上的人最多，截至 2021/9 上課人數高達 1 百萬人。

Google Data Analytics 專項課程全名是 Google Data Analytics Specialization，是目前 Google 開的 3 堂商業課程中最受歡迎的，遺憾的是目前只提供英文教學。

這堂課跟其他 Google 課程一樣，標榜不用任何相關經驗就可以完成，官方建議一週上課 10 小時， 6 個月就可以上完。如果你跟我一樣有點數據分析的底子，也可以挑戰在一個月，或更短時間內完成並拿到 Google Data Analytics Certification 證書。

課程內容

整門 Google Data Analytics 專項課程 (Specialization) 包含 8 堂單一課程 (Course)，每堂課再細分成 4~6 星期的內容；如果慢慢上，入手專項課程證書花費時間約為 8 堂課 * 5 星期 * 4.5 小時/週 = 180 小時，不是很大負擔吧？

跟上回一樣，讓我先介紹每堂課在教什麼，你可以先挑幾個有興趣的主題，點標題下面的連結看內容適不適合你，再決定要不要花錢註冊 (目前單一專項課程月費為 US$39)。

給不熟悉 Coursera 上課方式的人：Coursera 上課採看影片自學，每堂課內容含預錄影片、影片隨堂考、課外閱讀、討論論壇、課後作業，和自我評量。

Google Data Analytics 特別的是前 3 堂課提供 Speed Track 考試，通過了可以選擇直接跳過該堂課；可以想像就是迪士尼的 Fast Pass 快速通關券，讓你直接從最想要的地方開始玩。

有看過我上篇 UX Design 課程介紹的人，還記得有很費工的一堆 Peer Review 學生互評要完成嗎？幸好 Data Analytics 課程完全沒有這個機制。

讓我們開始吧！

Course 1: Foundations: Data, Data, Everywhere 數據分析基礎

本課程分為 5 個禮拜，總計 20 小時，有一個 Speed Track 考試

第一堂課主要介紹 Data Analytics 基本概念 ，你將學到：

• Data Analytics 的六個步驟：Ask 瞭解問題 → Prepare 準備數據→ Process 處理數據→ Analyze 分析數據 → Share 分享洞見 → Act 付諸行動
• Data Analytics 工具：除了我熟悉的 Excel，還有建立數據資料庫的 SQL (Structured Query Language/結構化查詢語言)、可以把數據視覺化的 Tableau 跟 R 等等
• Data Analytics 相關工作職責：由不同 Google 數據分析師們告訴你他/她的故事，可以看出不用相關求學背景，也是可以靠自學或職訓課程成為 Google 數據專家的

以下將加入我的 Google Data Analytics 課程作業簡報做範例說明

Course 2: Ask Questions to Make Data-Driven Decisions 瞭解問題

本課程分為 4 個禮拜，總計 18 小時，有 Speed Track 考試

第 2 堂課進入 Data Analytics 第一階段 — 瞭解問題，你將學到：

• 如何瞭解你要分析的對象：問「對的」問題來了解公司最重要的目標是什麼？要達到目標需要解決什麼樣的問題？分析過程中會遇到哪些利害關係人？
• 如何有效的抽絲剝繭：利用良好的溝通技巧問對問題，並根據數據分析結果做出商業決定
• 如何用 Spreadsheet 試算表做簡單數據分析：使用工具是微軟的 Excel 和 Google Sheet 線上試算表，同時提供快捷鍵列表

Course 3: Prepare Data for Exploration 準備數據

本課程分為 5 個禮拜，總計 22 小時，有 Speed Track 考試

第 3 堂課進入 Data Analytics 第二階段 — 準備數據，你將學到：

• 如何蒐集數據：認識不同資料類型 (如 Boolean)，瞭解 SQL 或 R 處理不同資料類型的方式
• 如何確保數據可信度：理解數據倫理 (Data Ethics)跟保存數據的重要
• SQL 在數據分析中的角色和其基本概念：不意外地，這裡示範和練習用的是 Google 自己的 BigQuerry
• Data Analytics 職涯建議：如何建立線上能見度，並擴展專業社交圈

這堂課開始進入 SQL 的世界了，我認為學習重點是如何確保拿到有用的數據。好好檢視數據來源、取樣方式、樣本時間等等，確保原始數據有足夠的可信度，才能產生真正有意義的 insight。

Course 4: Process Data from Dirty to Clean 處理數據

本課程分為 6 個禮拜，總計 22 小時

第 4 堂課進入 Data Analytics 第三階段 — 處理數據，你將學到：

• Spreadsheet 跟 SQL 教學：先確認 Data Integrity 數據完整性，再開始做Data Cleaning 數據清洗
• Data Verification 數據確認的重要性跟建議步驟
• 建立 Data Analyst 資料分析師履歷的技巧分享

怕寫太長大家看不完，所以先 Update 到這裡，後面 4 堂課程的介紹跟心得分享請期待下一篇文章，等不及的話也可以到我的個人網站，所有文章都會優先在上面發表。

下一篇文章會一併分析 Google Data Analytics 課程的優缺點，讓大家可以好好評估適不適合自己，我們下次再見囉。

希望你喜歡我的第二篇 Coursera 自學心得文，如果你也上完這堂課想交換心得，或對數據分析有興趣，歡迎在底下留言跟我分享。如果有什麼悄悄話想說，可以在我的自介頁透過 FB 或 email 聯絡我喔～ 我的其他學習心得可以在這裡找到。

另外，如果你是 Liker 一員也別忘了在下面幫我按讚 5 下！免費註冊成為 Liker 的連結在這裡，加入後可以隨時支持喜歡的創作者，多多益善！