कौरसेरा पर Google डेटा एनालिटिक्स प्रोफेशनल सर्टिफिकेट की समीक्षा

यदि आप डेटा विश्लेषक के रूप में काम करना चाहते हैं तो Google प्रमाणन शुरू करने के लिए एक बेहतरीन जगह है। इस समीक्षा में, आप इसके बारे में जानने के लिए सब कुछ सीखेंगे गूगल डेटा एनालिटिक्स कौरसेरा पर व्यावसायिक प्रमाणपत्र। हमने पाठ्यक्रमों और पाठों को देखा और समझाएंगे कि वे क्या कवर करते हैं, आप क्या सीखेंगे, और आपको Google प्रमाणित डेटा विश्लेषक बनने में कितना समय लगेगा। Google डेटा एनालिटिक्स प्रोफेशनल सर्टिफिकेट अपने व्यावहारिक डेटा विश्लेषण कौशल को बेहतर बनाने के इच्छुक किसी भी व्यक्ति के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प है। प्रमाणपत्र में आठ पाठ्यक्रम होते हैं जो उन सभी दैनिक कार्यों को कवर करते हैं जो एक आधुनिक डेटा विश्लेषक से करने की अपेक्षा की जाती है। यदि आपके पास संबंधित कॉलेज की डिग्री नहीं है, लेकिन डेटा और स्प्रैडशीट के साथ काम करने का आनंद लेते हैं, तो यह अच्छी तरह से भुगतान करने वाले प्रवेश-स्तर की स्थिति प्राप्त करने के लिए सबसे अच्छे प्रमाणपत्रों में से एक है।

डेटा विश्लेषकों के लिए जॉब मार्केट

मुझे नए डेटा विश्लेषकों के लिए नौकरी का बाजार मिल गया है (और, कुछ हद तक, डेटा वैज्ञानिकों) काफी हैरान करने वाला। मेरी राय यह है कि:

1. डेटा कौशल उच्च मांग में हैं, और मुझे विश्वास है कि वे बहुत लंबे समय तक ऐसे ही बने रहेंगे।
2. इन पदों को भरने और उन्हें बनाए रखने के लिए लोगों को ढूंढना मुश्किल है।
3. नए डेटा विश्लेषकों के लिए काम खोजना मुश्किल है।

यह पिछले कुछ वर्षों में मेरे अपने अनुभव और दूसरों के अनुभव पर आधारित है, न कि व्यापक डेटा या शोध पर। मैं समझता हूं कि काम की तलाश करने वालों और काम पर रखने वालों दोनों की मांग को पूरा करने के लिए डेटा पेशेवरों की आपूर्ति के लिए कुछ चीजें होनी चाहिए। एक चीज जो मदद कर सकती है, वह यह है कि डेटा विश्लेषकों को उन कौशलों में प्रशिक्षित करने का कोई तरीका था जिनकी उन्हें आवश्यकता होती है, जबकि एक प्रमाणन भी प्रदान करते हैं जिसे नियोक्ता पहचान सकते हैं।

Google डेटा विश्लेषिकी प्रमाणन क्या है, और इसके लिए क्या आवश्यक है?

कौरसेरा पर Google डेटा एनालिटिक्स प्रोफेशनल सर्टिफिकेट डेटा एनालिस्ट के रूप में काम करने के लिए आवश्यक व्यावहारिक कौशल विकसित करने में आपकी सहायता करेगा। Google डेटा इंजीनियरों ने Google करियर प्रमाणन कार्यक्रम के हिस्से के रूप में कौरसेरा के माध्यम से उपलब्ध प्रशिक्षण कार्यक्रम बनाया। इस प्रमाणपत्र के लिए कोई पूर्वापेक्षाएँ नहीं हैं। डेटा विश्लेषण में करियर बनाने में रुचि रखने वाला कोई भी व्यक्ति इसे एक मार्गदर्शक के रूप में उपयोग कर सकता है। इस कोर्स को पूरा करने के बाद, आप जूनियर डेटा एनालिस्ट, एसोसिएट डेटा एनालिस्ट और मार्केटिंग एनालिस्ट सहित विभिन्न नौकरियों के लिए आवेदन कर सकते हैं। यह प्रवेश-स्तर प्रमाणन सबसे मूल्यवान Google करियर प्रमाणनों में से एक है जिसे आप अपना सकते हैं क्योंकि संयुक्त राज्य में डेटा पेशेवरों के लिए औसत वेतन लगभग $67,900 प्रति वर्ष है। यदि आप इस पाठ्यक्रम को पूरा करते हैं और प्रमाणन प्राप्त करते हैं तो आपको एसीई से 12 कॉलेज क्रेडिट प्राप्त होंगे। यह चार के बराबर है स्नातक की डिग्री-स्तरीय कॉलेज पाठ्यक्रम।

आप क्या खोजेंगे?

इस प्रमाणपत्र का लक्ष्य छात्रों को मूल्यवान व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा का विश्लेषण और प्रक्रिया करना सिखाना है। आप इस Google प्रमाणन के अंत तक निम्न कार्य करने में सक्षम होंगे:

1. एक जूनियर डेटा विश्लेषक के रूप में, सभी आवश्यक कार्यों को पूरा करें।
2. डेटा का विश्लेषण और प्रस्तुत करने के लिए, डेटा की सफाई, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करें।
3. डेटा को संसाधित करने के लिए, R प्रोग्रामिंग भाषा को SQL और झांकी के साथ संयोजित करें।
4. स्प्रेडशीट का उपयोग जटिल गणना करने के लिए किया जा सकता है।
5. डेटा को विज़ुअलाइज़ करने और प्रस्तुत करने के लिए, डैशबोर्ड बनाएं.

निवेशित समय और प्रमाणन

Google डेटा एनालिटिक्स प्रमाणन को पूरा होने में कुल 181 घंटे लगते हैं। आप प्रति माह 8 घंटे की दर से 20 महीने तक पढ़ाई कर सकते हैं। Google डेटा विश्लेषिकी प्रमाणपत्र अर्जित करने के लिए, आपको सभी श्रेणीबद्ध असाइनमेंट और परीक्षाओं सहित आठ पाठ्यक्रम पूरे करने होंगे।

Google डेटा एनालिटिक्स में प्रमाणित होने में कितना खर्च आता है?

Google डेटा विश्लेषिकी प्रमाणन की कुल लागत $312 है। Coursera पाठ्यक्रम को उनके $39 प्रति माह कौरसेरा प्लस सदस्यता के हिस्से के रूप में प्रदान करता है। छात्रों को कोर्स पूरा करने और प्रमाणित होने में औसतन 8 महीने लगते हैं (8 x $39)। सशुल्क योजना के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले, कौरसेरा पाठ्यक्रम सामग्री की समीक्षा के लिए 7-दिवसीय नि: शुल्क परीक्षण प्रदान करता है।

कोर्स शुरू करना और खत्म करना

यदि हम 8 पाठ्यक्रमों में से प्रत्येक के लिए रेटिंग की संख्या का उपयोग प्रॉक्सी के रूप में करते हैं कि कितने छात्र पाठ्यक्रम को पूरा करते हैं और रेट करते हैं, तो पूर्णता दर काफी कम प्रतीत होती है (दिसंबर 2021)। मैंने कभी कौरसेरा कोर्स नहीं किया है, लेकिन मुझे लगता है कि वे अधिकांश प्लेटफार्मों की तरह हैं, जिसमें वे छात्र रेटिंग के लिए काफी आक्रामक तरीके से पूछते हैं। पाठ्यक्रम में 456k छात्र नामांकित हैं, लेकिन 1 के पाठ्यक्रम 8 में केवल 22k रेटिंग है, या 5% से कम "रूपांतरण" है। यह समझ में आता है कि पहली बार में एक बड़ा ड्रॉप-ऑफ है क्योंकि नामांकन निःशुल्क है, लेकिन केवल 7 दिनों के बाद, सदस्यता के लिए प्रति माह $ 39 का भुगतान करना शुरू करना होगा, इसलिए पाठ्यक्रम 1 के साथ जारी रखने की वास्तविक प्रतिबद्धता वास्तविक नामांकन को बेहतर ढंग से दर्शाती है।

नामांकित छात्रों की संख्या प्रदर्शित करना दोधारी तलवार है। यह "सामाजिक प्रमाण" का एक उच्च स्तर बताता है, प्रमुख छात्रों और प्रबंधकों को निष्कर्ष निकालने के लिए, "वाह, इतने सारे लोगों ने इसे लिया, यह अच्छा होना चाहिए।" दूसरी ओर, मैं कल्पना कर सकता हूं कि यह नवागंतुकों के लिए एक मनोवैज्ञानिक झटका है, जो यह मान सकते हैं, "अरे नहीं, नौकरी का बाजार संतृप्त है।" यह विशेष रूप से हानिकारक है यदि उन्होंने सुना है कि क्षेत्र संतृप्त है। इस प्रमाणन को प्राप्त करने का मतलब आपको नौकरी के बाजार में अलग दिखने और उस पहली भूमिका के लिए आवश्यक कौशल हासिल करने में मदद करना है। हालांकि, जैसा कि हम देखेंगे, यह प्रमाणन कई लोगों के पास होने की संभावना नहीं है।

तो, कोर्स 1 की रेटिंग 22k है, इसके बाद कोर्स 7 के लिए रेटिंग में तेज गिरावट 2k और अंत में कोर्स 1.7 के लिए 8k है। प्रारंभिक पाठ्यक्रम की रेटिंग का केवल 7% अंतिम पाठ्यक्रम तक ले जाया जाता है। इसके कई कारण हैं, लेकिन अंतर मुझे महत्वपूर्ण लगा। "चिंता न करें, Google की भरमार नहीं है डेटा विश्लेषण कौरसेरा पर व्यावसायिक प्रमाणपत्र," मैंने निष्कर्ष निकाला। आखिर संतृप्ति क्या है? यदि हम मान लें कि डेटा विश्लेषक अर्थव्यवस्था में मूल्य जोड़ते हैं, तो सैकड़ों हजारों लोग जिन्हें डेटा विश्लेषण में प्रशिक्षित किया गया है, अर्थव्यवस्था के लिए बहुत बड़ा वरदान होगा! लेकिन मैं पटरी से उतर रहा हूं।

Google डेटा विश्लेषिकी प्रमाणपत्र की सामग्री

इस सर्टिफिकेट में आठ ऑनलाइन कोर्स शामिल हैं। यद्यपि आप किसी भी क्रम में पाठ्यक्रम लेने के लिए स्वतंत्र हैं, आपको नीचे सूचीबद्ध क्रम में ऐसा करने की दृढ़ता से सलाह दी जाती है।

1. नींव: डेटा, डेटा, हर जगह:

इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आप परिभाषित करने और समझाने में सक्षम होंगे कि डेटा विश्लेषण क्या है, डेटा विश्लेषक क्या करते हैं, और वे दिन-प्रतिदिन के कार्यों को करने के लिए किन उपकरणों का उपयोग करते हैं। सामग्री को पांच सप्ताह में विभाजित किया गया है, और इस पाठ्यक्रम को पूरा करने में आपको लगभग 21 घंटे लगेंगे।

इस कोर्स में छह ग्रेडेड असाइनमेंट हैं। सभी परीक्षाएं बहुविकल्पीय प्रश्नोत्तरी हैं।

2. डेटा-चालित निर्णय लेने के लिए प्रश्न पूछें:

आप इस पाठ्यक्रम में डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए आवश्यकताओं की पहचान करना और सही प्रश्न पूछना सीखेंगे। आप संरचित सोच का उपयोग करके समस्याओं को समझना और हल करना भी सीखेंगे। यह चार सप्ताह का कोर्स है जो अपेक्षाकृत छोटा है। इस कोर्स को पूरा करने के लिए आपको 19 घंटे अलग रखने होंगे।

इस कोर्स की परीक्षा में पांच प्रश्नोत्तरी शामिल हैं।

3. अन्वेषण के लिए डेटा तैयार करें:

आपके द्वारा पहले दो पाठ्यक्रमों को पूरा करने के बाद, जो अधिकतर सैद्धांतिक हैं, आप "अन्वेषण के लिए डेटा तैयार करें" पाठ्यक्रम में स्प्रेडशीट और SQL का उपयोग करके डेटा विश्लेषण शुरू करेंगे। आप सीखेंगे कि SQL का उपयोग करके डेटा कैसे निकाला जाए और स्प्रेडशीट का उपयोग करके अपने निष्कर्षों का विश्लेषण और प्रस्तुति कैसे करें। यदि आप डेटा के साथ काम करना पसंद करते हैं, तो आप Google डेटा विश्लेषिकी प्रमाणन में किसी भी अन्य पाठ्यक्रम की तुलना में इस पाठ्यक्रम का अधिक आनंद लेंगे। इस कोर्स में कुल 21 घंटे के निवेश की आवश्यकता होती है।

श्रेणीबद्ध कार्य में पांच बहुविकल्पीय प्रश्नोत्तरी शामिल हैं।

4. डेटा को डर्टी से क्लीन में प्रोसेस करें:

इस पाठ्यक्रम में, आप डेटा सफाई के बारे में अधिक जानेंगे, जो डेटा विश्लेषण के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक है। आप सीखेंगे कि डेटा की सफाई क्या है और स्प्रेडशीट और SQL के साथ बुनियादी डेटा सफाई कार्य कैसे करें। यह एक व्यावहारिक पाठ्यक्रम है जिसे पूरा करने में छह सप्ताह लगते हैं। इस कोर्स के सभी टॉपिक्स को पूरा करने में 23 घंटे का समय लगेगा।

इस पाठ्यक्रम में चार प्रश्नोत्तरी और एक पाठ्यक्रम चुनौती अभ्यास शामिल है जो आपको अपने डेटा सफाई कौशल का परीक्षण करने की अनुमति देता है। यदि आप पाठ्यक्रम की शुरुआत में प्रस्तुत किए गए व्यावहारिक उदाहरणों को पढ़ चुके हैं तो पाठ्यक्रम चुनौती को पूरा करना आसान है।

5. सवालों के जवाब देने के लिए डेटा का विश्लेषण करें:

"प्रश्नों का उत्तर देने के लिए डेटा का विश्लेषण करें" पाठ्यक्रम अधिक जटिल स्प्रेडशीट फ़ार्मुलों और SQL कथनों के साथ डेटा विश्लेषण में गहराई से उतरता है। विशिष्ट प्रश्नों के उत्तर देने के लिए, आप जटिल डेटा गणना करना सीखेंगे। इस कोर्स को पूरा करने में कुल 26 घंटे लगते हैं।

6. विज़ुअलाइज़ेशन की कला के माध्यम से डेटा साझा करें:

आप अपने निष्कर्षों को प्रमुख हितधारकों के सामने कैसे प्रस्तुत करते हैं, यह डेटा विश्लेषण का एक महत्वपूर्ण पहलू है, और यह पाठ्यक्रम डेटा प्रस्तुति के बारे में है। यह पाठ्यक्रम अत्यधिक व्यावहारिक है और डेटा प्रस्तुति के सैद्धांतिक पहलुओं को शामिल करता है। आप सीखेंगे कि डेटा विज़ुअलाइज़ेशन प्लेटफ़ॉर्म, झांकी का उपयोग करके आश्चर्यजनक प्रस्तुतियाँ कैसे बनाई जाती हैं। भले ही आप Google डेटा विश्लेषिकी प्रमाणन बनाने वाले सभी आठ पाठ्यक्रम नहीं लेते हैं, यह आपके समय के लायक है। झांकी एक शक्तिशाली डेटा विज़ुअलाइज़ेशन प्लेटफ़ॉर्म है, और इस पाठ्यक्रम में सीखे गए कौशल को विभिन्न प्रकार की नौकरियों में लागू किया जा सकता है। इस कोर्स को पूरा करने में आपको 24 घंटे का समय लगेगा।

7. आर प्रोग्रामिंग के साथ डेटा विश्लेषण:

प्रोग्रामिंग भाषा "आर" डेटा विश्लेषण में आपकी सहायता कर सकती है। कुछ लोग इस पाठ्यक्रम का आनंद लेंगे जबकि अन्य इसे तुच्छ समझेंगे। यदि आप गहन डेटा विश्लेषण करने के लिए एक शक्तिशाली प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करना सीखना चाहते हैं तो यह एक उत्कृष्ट पाठ्यक्रम है। हालाँकि, यदि आप प्रोग्राम करना नहीं सीखना चाहते हैं, तो आपको यह पाठ्यक्रम रुचिकर लग सकता है। हालांकि, यदि आप Google डेटा विश्लेषिकी प्रमाणित बनना चाहते हैं, तो आपको यह पाठ्यक्रम पूरा करना होगा और सभी परीक्षाएं उत्तीर्ण करनी होंगी (कुल मिलाकर 6 ग्रेडेड असाइनमेंट)। इस कोर्स को पूरा करने में आपको 38 घंटे का समय लगेगा।

किसी भी गलतफहमी से बचने के लिए, यह एक आसान तरीका है। जानकारी तार्किक रूप से व्यवस्थित है और शुरुआती सहित किसी के लिए भी समझने में आसान है। हालांकि, यह एक लंबा कोर्स है, और प्रोग्रामिंग अवधारणाओं से अपरिचित लोगों के लिए इसे पूरा करने में अधिक समय लगेगा।

8. Google डेटा एनालिटिक्स कैपस्टोन: एक केस स्टडी पूरी करें:

इस पाठ्यक्रम के साथ श्रृंखला समाप्त होती है। आप अपना प्राप्त करेंगे गूगल इस कोर्स को सफलतापूर्वक पूरा करने के बाद डेटा एनालिटिक्स सर्टिफिकेशन! कई नियोक्ता विश्लेषणात्मक कौशल का मूल्यांकन करने के लिए केस स्टडी का उपयोग करते हैं, और आपके पास इस पाठ्यक्रम के हिस्से के रूप में एक को पूरा करने का अवसर होगा। आपको उन प्रश्नों का उत्तर देने के लिए एक परिदृश्य चुनना होगा, प्रश्न पूछना होगा, डेटा तैयार करना, संसाधित करना और विश्लेषण करना होगा। संक्षेप में, आपको पिछले सात पाठ्यक्रमों में सीखे गए सभी कौशलों को एक साथ रखना होगा। आप यह भी सीखेंगे कि डेटा एनालिटिक्स स्थिति के लिए अपनी नौकरी की खोज कैसे शुरू करें और साक्षात्कार की तैयारी कैसे करें।

आपको यह कोर्स क्यों करना चाहिए?

दुनिया की सबसे बड़ी टेक कंपनियों में से एक गूगल ने इस कोर्स को बनाया है। मुझे लगता है कि वे जो पढ़ाते हैं और मांगते हैं वह उनके और अन्य बड़ी तकनीकी कंपनियों के लिए बहुत प्रासंगिक है, लेकिन मुझे उन वातावरणों में काम करने का कोई पूर्व अनुभव नहीं है। मेरा ध्यान व्यापक स्थिति पर है, जिसमें सैकड़ों हजारों (यदि लाखों नहीं) शामिल हैं व्यवसायों. कंपनी के पास कुछ सौ से कुछ हज़ार कर्मचारी हैं, और इसे ऐसे लोगों की ज़रूरत है जो डेटा के साथ काम कर सकें। यह एक अच्छा या बुरा प्रमाणन है या नहीं, इसका मेरा मूल्यांकन निम्नलिखित प्रश्नों पर आधारित है:

• वे किस हद तक संपूर्ण डेटा/विश्लेषण पाइपलाइन के संपर्क में हैं?
• उनकी विश्लेषणात्मक सोच का कितना प्रतिशत विकसित होता है?
• क्या उनके लिए सीखना संभव है कि कैसे सीखना है?

मुझे नहीं लगता कि हम इन कौशलों को सिखाने वाले किसी भी पाठ्यक्रम से बहुत अधिक उम्मीद कर सकते हैं, खासकर किसी ऐसे व्यक्ति के लिए जो अभी शुरू हो रहा है (जब तक कि फीस अपमानजनक न हो!) डेटा साइंस का क्षेत्र - और डेटा विश्लेषक की भूमिका - इतना विशाल है और अलग-अलग थे कि यदि सामग्री आपकी प्राथमिकताओं के साथ संरेखित नहीं होती है तो आलोचना करना आसान होगा। अपने करियर में दशकों तक, कामकाजी पेशेवर पूरी तरह से अलग रास्तों पर हो सकते हैं और काफी हद तक इस बात से असहमत हो सकते हैं कि एक परिचयात्मक पाठ्यक्रम में क्या शामिल होना चाहिए। यदि Google एक ऐसा पाठ्यक्रम बना सकता है जिससे अधिकांश लोग सहमत हों कि नए लोगों के लिए कुछ मूल्य है, तो मुझे विश्वास है कि वे सफल होंगे।

Google डेटा विश्लेषिकी प्रमाणन के लिए परीक्षा

कौरसेरा पर Google डेटा एनालिटिक्स प्रोफेशनल सर्टिफिकेट अर्जित करने के लिए, आपको सभी चिह्नित मूल्यांकनों सहित सभी आठ पाठ्यक्रमों को पूरा करना होगा। आपको प्रत्येक सप्ताह के अंत में कई अभ्यास दिए जाएंगे। कुछ वैकल्पिक हैं, जबकि अन्य अनिवार्य और स्पष्ट रूप से चिह्नित हैं। सभी चिह्नित परीक्षाएं पूरी करने के बाद आप अपना Google प्रमाणन डाउनलोड कर सकते हैं। क्विज़ को पूरा करना आसान है। परीक्षा कैसी होगी इसका अंदाजा लगाने के लिए नीचे कुछ नमूना प्रश्न दिए गए हैं। क्रिटिकल थिंकिंग एक्सरसाइज को छोड़कर, परीक्षा में जो कुछ भी पूछा जाता है, वह पाठ्यक्रम के पाठों में शामिल होता है।

Google डेटा एनालिटिक्स प्रमाणन प्राप्त करना कितना कठिन है?

Google डेटा विश्लेषिकी व्यावसायिक प्रमाणन प्राप्त करना कठिन नहीं है। आपको डिग्री या किसी पूर्व डेटा विश्लेषण अनुभव की आवश्यकता नहीं है। बुनियादी कंप्यूटर कौशल और स्प्रैडशीट के साथ काम करने की क्षमता वह सब कुछ है जो आवश्यक है। पाठ्यक्रम की शुरुआत यह समझाने से होती है कि डेटा विश्लेषण क्या है और यह छात्रों के लिए कैसे काम करता है। इसके बाद यह बताता है कि स्प्रेडशीट में डेटा को कैसे संसाधित किया जाए और R प्रोग्रामिंग का उपयोग कैसे किया जाए भाषा समझने में आसान तरीके से। प्रत्येक पाठ्यक्रम के अंत में, परीक्षा मुख्य रूप से बहुविकल्पीय प्रश्न होती है, जिसमें कुछ व्यावहारिक कार्य अच्छे उपाय के लिए फेंके जाते हैं। यदि आप सामग्री का अच्छी तरह से अध्ययन करने और प्रयोगशालाओं को पूरा करने के लिए समय देना चाहते हैं, तो आप आठ महीने में इस पाठ्यक्रम को पूरा करने और अपना प्रमाणन प्राप्त करने में सक्षम होंगे।

क्या कौरसेरा पर Google डेटा एनालिटिक्स प्रोफेशनल सर्टिफिकेट इसके लायक है?

कौरसेरा पर Google डेटा एनालिटिक्स प्रोफेशनल सर्टिफिकेट प्राप्त करने के लिए यह समय और प्रयास के लायक है। डेटा विश्लेषक के रूप में करियर शुरू करते समय यह सबसे महत्वपूर्ण प्रमाणपत्रों में से एक है। पाठ्यक्रम Google इंजीनियर्स द्वारा बनाया गया है और उद्योग में प्रवेश स्तर के पदों के लिए एक वैध पेशेवर प्रमाणन के रूप में स्वीकार किया जाता है। में डेटा विश्लेषकों का औसत वेतन संयुक्त राज्य अमेरिका लगभग $67,900 प्रति वर्ष है, जो समान प्रवेश-स्तर की नौकरियों के लिए राष्ट्रीय औसत से अधिक है। डेटा एनालिटिक्स सर्टिफिकेशन प्राप्त करने से करियर की नई संभावनाएं भी खुलती हैं। बोर्ड भर की कंपनियां अपने डेटा का विश्लेषण करने और डेटा-संचालित समाधान प्रदान करने के लिए प्रमाणित पेशेवरों की तलाश कर रही हैं।

अतिरिक्त Google प्रमाणन

Google डेटा एनालिटिक्स प्रमाणन Google द्वारा अपने करियर प्रमाणन कार्यक्रम के हिस्से के रूप में पेश किया जाने वाला एक पेशेवर क्रेडेंशियल है। कार्यक्रम में चार और पाठ्यक्रम हैं। आपके लिए कौन सा प्रमाणपत्र सही है, यह निर्धारित करने के लिए आप सभी Google प्रमाणनों की हमारी व्यापक समीक्षाएं पढ़ सकते हैं।

• Google IT सहायता पेशेवर प्रमाणपत्र समीक्षा
• गूगल आईटी ऑटोमेशन प्रोफेशनल सर्टिफिकेट रिव्यू
• Google UX डिज़ाइन पेशेवर प्रमाणपत्र समीक्षा
• Google परियोजना प्रबंधन पेशेवर प्रमाणपत्र समीक्षा

निष्कर्ष

मैं एक खुले दिमाग के साथ समीक्षा में गया, लेकिन एक तटस्थ (शायद पेशेवर संदेहवाद?) रवैया, और मुझे कहना होगा कि मुझे सुखद आश्चर्य हुआ। जितने विद्यार्थियों को मैंने देखा है, जो एक-दूसरे को इसकी अनुशंसा करते हैं, ने मुझे स्वयं को करीब से देखने के लिए आश्वस्त किया। प्रबंधकों को काम पर रखना, मैं इस प्रमाणन के पूर्व छात्रों को काम पर रखने के उनके अनुभवों के बारे में सुनना चाहता हूं। मेरा मानना ​​​​है कि यह पारिस्थितिकी तंत्र के लिए एक मूल्यवान अतिरिक्त है और इसमें बड़ी संख्या में नए लोगों को उद्योग में आकर्षित करने की क्षमता है। लागत कई लोगों के लिए महत्वहीन नहीं है, लेकिन मेरा मानना ​​है कि $39/m कवर किए गए विषयों की चौड़ाई को देखते हुए उत्कृष्ट मूल्य का प्रतिनिधित्व करता है। मैं यह देखने के लिए उत्साहित हूं कि यह कैसे विकसित होता है, और मुझे आशा है कि इसका मतलब है कि हमारे पास जल्द ही कई और लोग होंगे जो डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं!

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