疫情自學系列III：1 個月取得Google Data Analytics ...

Is Google Data Analytics Certification Worths the Time & Money? SkiptocontentPostpublished:09/24/2021Postcategory:Observer/Career/LearningIsGoogleDataAnalyticsCertificationWorthstheTime&Money?照例先分享一個月終於到手的GoogleDataAnalytics課程證書(FromCoursera)數據分析近年來成為顯學，相信不少人對「BigData(大數據)」都可以說上幾句，那麼，你知道DataScience和DataDataEngineer有何不同嗎？而DataCleaning又是在幹嘛呢？繼上回的GoogleUXDesign，今天要分享前陣子剛完成的GoogleDataAnalyticsCertification課程心得。

文章目錄：緣起課程背景課程內容：數據分析基礎、Ask瞭解問題、Prepare搜集資料、Process處理資料、Analyze分析數據、Share分享洞見、Act付諸行動、實作練習課程優缺點比較：優點、缺點結語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，它可以是過去五年的各月營收數字、可以是歷年奧運最多人觀賽的地區、也可以是IMDB上熱門電影的觀眾評分。

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BigData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，這時發現Coursera的GoogleDataAnalyticsCertification認證課程，想說來試試吧！GoogleDataAnalyticsCertification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，這篇文章可以給你一些方向，happyreading！對數據分析有興趣，但是不知道學不學的來無意間發現GoogleDataAnalytics課程，還在觀察值不值得報名聽到有人推薦Coursera，猶豫要從哪一堂課下手工作上需要處理數據，想要更精進數據分析能力想轉職，或想拿證照幫履歷加分因Workfromhome在家工作或居家隔離，突然多出很多時間，除了看Netflix不知道要幹嘛返回目錄⬆課程背景Coursera和Google從2018年開始合作GrowwithGoogle專案，先從最缺的IT人才開始，上線GoogleITSupportProfessionalCertificate，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；其他還有UXDesign、ProjectManagement、ITAutomationwithPython，跟今天要談的DataAnalytics。

GoogleDataAnalytics專項課程全名是GoogleDataAnalyticsSpecialization，是目前Google開的3堂商業課程中最受歡迎的，截至2021/9有高達40萬名學生。

遺憾的是，不像Google其他兩項熱門IT課程都有10種以上的語言供選擇，GoogleDataAnalytics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GoogleDataAnalyticsCertification證書。

之後我會再寫一篇教學文，教你怎麼樣最快達標！先訂閱電子報，等文章出來就先通知你！返回目錄⬆課程內容整門GoogleDataAnalytics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，跟Udemy還有Hahow一樣是Mooc(MassiveOpenOnlineCourses)教學的一種。

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。

GoogleDataAnalyticsCertification特別的是前3堂課提供SpeedTrack考試，考你該堂課的數據分析概念，如果通過了，可以選擇直接跳過該堂課，不影響最後拿證書的資格；可以想像就是迪士尼的FastPass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UXDesign課程介紹的人，還記得有很費工的一堆PeerReview學生互評要完成嗎？幸好DataAnalytics課程完全沒有這個機制，只要通過隨堂考就好，當然還是有一項大魔王作業，讓我留到後面再揭曉。

讓我們開始吧！返回目錄⬆Course1: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SpeedTrack考試第一堂課主要介紹DataAnalytics基本概念，你將學到：DataAnalytics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付諸行動數據分析工具：除了我熟悉的Excel，還有建立數據資料庫的SQL(StructuredQueryLanguage/結構化查詢語言)、可以把數據視覺化的Tableau跟R等等DataAnalytics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，還是可以靠自學或坊間課程成為Google數據專家這一堂課相對簡單，如果你跟我一樣對數據分析有基本認識，可以走SpeedTrack考試流程跳過，但還是建議至少了解DataAnalytics的分析步驟。

完整的分析步驟有其好處，日後做案例分析的時候，可以幫助你更能掌握每一步驟背後的原因，檢查是否有盲點，思考怎麼樣manipulate數據(inagoodway)，最後得到洞見(insight)並解決問題。

返回目錄⬆以下將加入我的GoogleDataAnalytics課程作業簡報做範例說明Course2:AskQuestionstoMakeData-DrivenDecisions瞭解問題本課程分為4個禮拜，總計18小時，有SpeedTrack考試第2堂課進入DataAnalytics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GoogleSheet線上試算表，同時提供快捷鍵列表我的GoogleDataAnalytics作業第一步：確認任務，瞭解問題返回目錄⬆Course3:PrepareDataforExploration準備數據本課程分為5個禮拜，總計22小時，有SpeedTrack考試第3堂課進入DataAnalytics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(DataEthics)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BigQuerryDataAnalytics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。

我的GoogleDataAnalytics作業第二步：準備數據，說明分析步驟及資料來源，確保數據可信度返回目錄⬆Course4:ProcessDatafromDirtytoClean 處理數據本課程分為6個禮拜，總計22小時第4堂課進入DataAnalytics第三階段 — 處理數據，你將學到：如何用Spreadsheet跟SQL先確認DataIntegrity數據完整性，再開始做DataCleaning數據清洗DataVerification數據確認的重要性跟建議步驟建立DataAnalyst資料分析師履歷的技巧分享我的GoogleDataAnalytics作業第三步：處理數據，記錄數據清理過程，以便日後做數據確認。

這裡用的工具是R語言返回目錄⬆Course5:AnalyzeDatatoAnswerQuestions分析數據本課程分為4個禮拜，總計26小時第5堂課進入DataAnalytics第四階段 — 分析數據，你將學到：如何用Spreadsheet跟SQL整理數據以便後續分析：包含數據篩選排序、DataFormatting格式統整、DataConversion數據轉換、資料串接(Spreadsheet教的是Vlookup函數、SQL則用到了JOIN子句)等應用利用Spreadsheet跟SQL內建功能進行分析：Spreadsheet用的是大家或多或少見過的Pivot樞紐分析表、SQL部分則運用了不同函數做數據計算上完第4、5堂課，你大概可以對SQL有基本的認識，Google也提供衍生閱讀資料供想精進的學生參考；其中我覺得很適合初學者的是W3School，不但免費，而且有測試環境可以練習，更能快速理解SQL常見的函數功能。

我的GoogleDataAnalytics作業第三步：分析數據，先建立假設，再進行分析，確認變數連動性返回目錄Course6:ShareDataThroughtheArtofVisualization分享洞見本課程分為4個禮拜，總計24小時第6堂課為DataAnalytics第五階段—數據視覺化與分享洞見，你將學到：DataVisualization數據視覺化的基本概念：包含使用目的、使用時機、常見工具(Tableau,Looker)、預期結果等如何用Tableau打造適合的Dashboard數據儀表板如何用數據說故事、如何完成有效的簡報、如何回答報告後的Q&A環節這一堂課重點在Tableau的使用，在簡報過程中善用互動性的圖表，不但能吸引與會者目光，也更具說服力。

而說故事和簡報技巧的教學更是受用，是在職場上不可或缺的軟實力。

返回目錄⬆Course7:DataAnalysiswithRProgramming本課程分為5個禮拜，總計37小時第7堂課進入DataAnalytics第六也是最後階段 — 付諸行動，你將學到：如何使用R語言相關工具：如RStudio和RMarkdown 如何用R語言做數據分析：R和SQL的比較，R語言從數據清洗、數據整理、數據分析、數據視覺化，到數據分享的相關教學這堂課資料量很多，會把DataAnalytics中跟數據有關的步驟全部用R語言走一次，需要花點時間。

可以從中比較Spreadsheet、SQL、R在處理跟呈現數據的不同，瞭解自己的需求適合哪種語言。

其中DataVisualization部分R語言可以做很多客製化的設定，有興趣的人可以照著衍生閱讀提供的Cheatsheet速查表自己玩玩看。

我的GoogleDataAnalytics作業第五步：數據視覺化與分享洞見，這4張簡報圖表都是用R語言完成的返回目錄⬆Course8:GoogleDataAnalyticsCapstone:CompleteaCaseStudy 付諸行動本課程分為4個禮拜，總計8小時，須完成1個作業第8堂課進入DataAnalytics第六也是最後階段 — 付諸行動，內容包含：如何建立自己的線上數據分析Portfolio作品集：若要分享自己寫的code，可以放在GitHub或Kaggle若想用寫文章或部落格的方式分享，可以放在Medium、GoogleSites，或WordPress若只是要分享自己的數據視覺化成品，可以放在Tableau面試DataAnalyst的訣竅：除了面試技巧教學，也教你如何對不同對象呈現自己的作品，還有一個章節教你薪資談判技巧最後的大魔王：用這門課所學做一個完整的數據分析案例分享，你可以從兩個指定題目中選一個(會提供原始資料)，或自己找一個有興趣的主題，最後需要把這個作品放在網路上。

老實說最後這堂課花了我最多時間，開始動手做才發現要深入探討問題、找出解方沒這麼容易；有時把問題想得太複雜收不回來，也有過辛苦畫出來的關係圖跟當初的假設完全不一樣，或某一段code一直過不了原來只是少一個括號，實際花了很多時間才完成最後的作業。

在此分享一個小技巧，如果你也選擇用Kaggle放你的作品，可以用作業題目先在Kaggle搜尋其他人的作品，參考別人是怎麼做的，還可以下載別人的模板再加進自己的內容，一開始可以省去不少時間；當初為了照著Google的課程架構跟作業提示來寫，我也選擇套用了一個受歡迎的作品模板。

但切記不要抄襲，真的自己動手做才能把學到的東西融會貫通。

Kaggle上面有很多GoogleDataAnalytics的學生分享作品，我選的題目Bellabeat在2021/8時才200多個案例，一個月後已經超過600件作品了；若不知道從何下手，可以多參考別人的作品找靈感。

但也請小心不要跟我一樣看太多，結果不小心弄了7個假設累死自己…有需要可以參考我用R語言完成後上傳Kaggle的作品，還有放在Google的作業簡報。

我的GoogleDataAnalytics作業第六步：付諸行動，點出問題，提供建議返回目錄⬆課程優缺點比較優點時間彈性：註冊後系統會自動幫你設定一個完成每堂課的目標時間，但隨時可以reset，按自己的進度學習地點隨性：Coursera提供多平台線上教學，兼容電腦、平板跟手機，實測幾乎所有內容都可以在不同平台存取，而且轉換平台時進度也自動更新，幾乎沒有時間差適合所有學生：無論你是對數據分析一竅不通的門外漢；或是跟我一樣有一點基礎，但完全沒有程式語言背景的學生，都可以花點時間自學，完成所有數據分析考試跟作業內容精實實用：如果你現在的工作需要做很多資料統整，這堂課教你的「數據清洗」技巧馬上可以幫你省下很多時間。

如果你跟我一樣本來就會用Excel做一點數據處理，這門課則是可以帶你進入另一個世界，給你更多數據分析的選擇；課程中學到的工具如R或Tableau，不但可以處理更大量的數據，還可以做出精美的圖表，讓你在報告時走路都有風求職實戰導向：Google在課堂中不時穿插各種不同專業、不同背景的數據分析師們談他們的求職或職涯故事，所以學生很容易找到跟自身背景relate的分享，給想走DataAnalytics這行的學生很多啟發跟信心。

而針對不同DataAnalytics職位跟工作內容，也提供求職跟面試技巧教學，對年資較淺的學生尤其受用。

更重要的是，拿到整門專項課程證書以後，會收到信，邀請你加入求職平台如Credly、CourseraJobPlatform，和BigInterview，實際使用後發現有些功能很強大，有空會再寫一篇來介紹缺點對我來說，這堂課唯一美中不足的只有最後的作業，或許有些人不覺得這是缺點也不一定。

我覺得還可以改進的原因是，不像其他兩堂GoogleUXDesign,GoogleProjectManagent課程有PeerReview環節，GoogleDataAnalytics課程針對唯一的實作作業，只要求做一個自我評量，問你是否有完成並上傳作業，過程完全採自由心證。

照先前上另外兩堂課時發現有抄作業的情形來看，我想也會有學生為了拿證書沒有照實回答，這恐怕多少會影響這門課證書的價值返回目錄⬆結語希望你有看到最後，現在想報名GoogleDataAnalytics了嗎？這門課是我在Coursera上的GoogleProfessionalCertificate系列第一堂課，從有數據分析相關工作經驗的角度來看，我覺得課程設計難易度適中，內容也相當實用；不論你學習的動機是什麼，都可以從中找到自己適合的教材去學習。

對想要學基本資料整理的人，你可以學到很多Spreadsheets技巧，簡單的資料分析也是沒有問題的；若想精深自己的數據分析能力，可以學到如何用SQL跟R處理大數據。

這門課也提供很多資源，告訴你之後可以去哪裡找原始資料(rawdata)來練習，或哪個網站可以提供更進階的數據分析教學。

雖然花了一個多禮拜，我自己很喜歡最後的數據分析作業，自己完整走一次DataAnalytics從瞭解問題到付諸行動的的六步驟，才知道哪裡需要加強；可以畫出漂亮的圖好像進入另一個世界，覺得自己以前錯過好多。

當然要做到真的駕輕就熟，還需要很多的練習，但我對目前的作品已經很滿意了，希望日後有時間再針對不足的部份補齊。

如果你跟我一樣在gapyear，這堂課一個月內完成相信沒什麼問題。

不論你是零基礎的初學者、積極想轉職，或是單純想提升自己分析技巧的專業人士，都非常受用，況且上完這門課還可以放個GoogleDataAnalyticsCertification在你的履歷或Linkedin上，真心推薦！返回目錄⬆希望你喜歡我的第二篇Coursera自學心得文。

我很想聽聽你對這篇文章的看法，這樣才知道什麼樣的內容對大家有幫助。

因此，如果對內容有什麼疑問或建議，歡迎在底下留言；如果看了我的文章開始上課，也歡迎隨時回來跟我分享心得！當然如果你有什麼悄悄話，也可以透過email聯絡我，在你走之前，別忘了訂閱這個網站SecondStarToTheRight的電子報，才不會錯過我的最新文章(包含那些我說會找時間寫的tips！)。

我的其他學習心得在這裡可以找到。

最後，如果覺得這篇文章對你有幫助，歡迎你透過以下綠界或讚賞公民Liker的連結支持我後續的寫作計畫，也讓這個網站能以無廣告的方式走的更遠，謝謝。

SharetoSocialMediaThisPostHas4CommentsXL2Oct2021Reply剛剛開始course8。

發現casestudy很難！本來上course1-7都有信心，覺得頗簡單，但casestudy突然程度難很多。

原全不知道如何著手😣。

連他們提供case2的sqltemplate也看不懂😓…Loading...neverlandseeker16Oct2021Reply不好意思，系統把你的留言封鎖了，我現在才看到….希望你會看到這篇回覆Course8最後的的作業的確是大魔王，實作很花時間，所以一開始我有去GitHub跟Kaggle看別人怎麼做的，最後決定用Ｒ好像比SQL簡單一點接著就是思考自己要拿什麼數據跟維度去做分析，寫code的時候如果課程教的function沒法run我就找其他解法做，邊做邊學，後來用日期串dataset的時候花很多時間，我一度想放棄，最後終於成功把圖畫出來超有成就感！建議你可以先從Kaggle其他人的作業開始看，它的好處是放上去的code都是系統跑過的所以不會不過如果不嫌棄，可以先看我的作品，網路上還有很多大神分享慢慢摸索囉，加油！！https://www.kaggle.com/shirley82025/bellabeat-case-study-with-r-coursera-projectLoading...Anonymous8Nov2021Reply谢谢分享！因为我这边其实是想转行做DA，有一点基础，请问您觉得上完这节课，有能力去面试entrylevel的职位了嘛，谢谢了呀Loading...Neverlandseeker8Nov2021Reply如果有一點基礎的話上完這堂課+含最後的作業準備幾個作品的話我覺得是可以挑戰entrylevel的喔。

轉職的情況可以用Google教的方法多做幾個casestudy，再準備一個自己的portfolio放在履歷上，讓雇主知道自己有能力處理data跟給出actionableinsights，剩下就是卯起來為了現場可能的考試多多練習。

希望你可以成功喔，加油！Loading...Findwhatyou'relookingfor?Tellmeallaboutit!這篇文章對你有幫助嗎？歡迎跟我分享！CancelreplyTags:bigdata,CaseStudy,certificate,Coursera,dataanalysis,datacleaning,datavisualization,Excel,Google,GoogleCareerCertificates,GoogleDataAnalyticsCertification,GoogleSheet,Kaggle,learning,Looker,Observer,onlinecourse,personaldevelopment,R,review,self-development,self-learning,Spreadsheets,SQL,Tableau,大數據,學習心得,專項課程,數據分析,數據分析師,數據清洗,數據視覺化,案例分析,線上課程,職涯發展,自學,認證,認證課程,證書YouMightAlsoLikeUXDesignforAppasCompleteNewbiewithFigma08/23/2021Oops!IDidItAgain…UXDesignWebsiteChallengeWithAdobeXD08/23/2021CaseStudy:WhenFCBarcelonaSaysFarewelltoMessi08/06/2021SearchinthissiteSearchthiswebsiteSearchbyCategoriesSearchbyCategoriesSelectCategoryMovies  (5)Music  (8)Observer  (25)   Banking  (5)   Career  (6)   CaseStudy  (6)   FinTech  (6)   Learning  (8)   Tech  (6)Theatre  (8)Travel  (6)TV  (5)AboutMeNeverlandseekerIamaworldexplorersearchingfortheSecondStartotheRight,occasionallydistractedbyHollywoodconfettiandenchantednotes,butalwaystrytoclimbuptherabbit’sfurandasktherightquestions.Gmailneverlandseeker.scSupportMyCreativeProjectSecondStartotheRightisaplaceforsharingmypassiontopics.Ibelievegoodcontentshouldn’tbehiddenbehindcloseddoorsandIcareaboutyourreadingexperience.Therefore,noadsaredisplayedonthissite.Ifmyexperienceorinsightstriggernewperspectivesoryouareakindredspirit,welcometosharemyworkswithyourfriends.Meanwhile,youcanalsosupportmycreation viaclickingthecoffeeicon tohelpmebettermaintainthiswebsite.Thankyou. SecondStartotheRight是我分享passionprojects的小天地。

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