Coursera 上的谷歌数据分析专业证书回顾

如果您想成为数据分析师，那么 Google 认证是一个很好的起点。 在这篇评论中，您将了解有关 谷歌数据分析 Coursera 上的专业证书。 我们回顾了这些课程和课程，并将解释它们涵盖的内容、您将学到的内容以及成为 Google 认证数据分析师需要多长时间。 对于希望提高实际数据分析技能的人来说，Google 数据分析专业证书是一个绝佳的选择。 该证书包括八门课程，涵盖了现代数据分析师应执行的所有日常任务。 如果您没有相关的大学学位，但喜欢使用数据和电子表格，这是获得高薪入门级职位的最佳认证之一。

数据分析师的就业市场

我找到了新数据分析师的就业市场（并且，在较小程度上， 数据科学家) 相当令人困惑。 我的看法是：

1. 数据技能的需求量很大，我相信他们将在很长一段时间内继续如此。
2. 很难找到人来填补这些职位并留住他们。
3. 为新的数据分析师寻找工作很困难。

这是基于我自己和过去几年其他人的经验，而不是基于大量数据或研究。 我知道，为了满足求职者和招聘者的需求，必须采取一些措施来满足数据专业人员的需求。 可能有帮助的一件事是，如果有一种方法可以培训数据分析师所需的技能，同时还提供雇主可以认可的认证。

什么是谷歌数据分析认证，它意味着什么？

Coursera 上的 Google 数据分析专业证书将帮助您培养成为数据分析师所需的实践技能。 Google 数据工程师创建了 Coursera 提供的培训计划，作为 Google 职业认证计划的一部分。 此证书没有先决条件。 任何有兴趣从事数据分析职业的人都可以将其用作指南。 完成本课程后，您可以申请各种工作，包括初级数据分析师、助理数据分析师和营销分析师。 此入门级认证是您可以获得的最有价值的 Google 职业认证之一，因为美国数据专业人员的平均年薪约为 67,900 美元。 如果您完成本课程并获得认证，您将从 ACE 获得 12 个大学学分。 这相当于四 学士学位水平的大学课程。

你会发现什么？

该证书的目标是教学生如何分析和处理数据以获得有价值的商业洞察力。 在此 Google 认证结束时，您将能够执行以下操作：

1. 作为初级数据分析师，完成所有必需的任务。
2. 要分析和呈现数据，请使用数据清理、分析和可视化工具。
3. 要处理数据，请将 R 编程语言与 SQL 和 Tableau 相结合。
4. 电子表格可用于执行复杂的计算。
5. 要可视化和呈现数据，请创建仪表板。

投入的时间和认证

Google 数据分析认证总共需要 181 小时才能完成。 您可以以每月 8 小时的速度学习 20 个月。 要获得 Google 数据分析证书，您必须完成八门课程，包括所有评分作业和考试。

获得 Google 数据分析认证需要多少费用？

Google 数据分析认证的总费用为 312 美元。 Coursera 作为每月 39 美元的 Coursera plus 订阅的一部分提供该课程。 学生平均需要 8 个月才能完成课程并获得认证（8 x 39 美元）。 在承诺付费计划之前，Coursera 提供 7 天免费试用来查看课程材料。

开始和完成课程

如果我们使用 8 门课程中每门课程的评分数量来代表有多少学生完成并评价该课程，那么完成率似乎相当低（2021 年 456 月）。 我从未参加过 Coursera 课程，但我认为它们与大多数平台一样，都非常积极地要求学生评分。 该课程有 1 名学生注册，但 8 门课程中的第 22 门课程只有 5 个评分，或者说“转化率”不到 7%。 可以理解，由于注册是免费的，一开始有很大的下降是可以理解的，但仅仅 39 天之后，就必须开始每月支付 1 美元的订阅费用，因此继续学习课程 XNUMX 的实际承诺更好地反映了实际注册情况。

显示注册学生人数是一把双刃剑。 它传达了高水平的“社会证明”，引导学生和招聘经理得出结论，“哇，这么多人接受了这个，它一定很好。” 另一方面，我可以想象对于那些可能相信“哦不，就业市场已经饱和”的新人来说，这是一种心理上的挫折。 如果他们听说该领域已经饱和，这尤其有害。 获得此认证旨在帮助您在就业市场中脱颖而出并获得第一个职位所需的技能。 但是，正如我们将看到的，该认证不太可能被很多人持有。

因此，课程 1 的评分为 22k，随后课程 7 的评分急剧下降至 2k，最后课程 1.7 的评分为 8k。只有 7% 的初始课程评分会转移到最终课程。 造成这种情况的原因有很多，但差异让我印象深刻。 “别担心，谷歌并没有供过于求 数据分析 Coursera 的专业证书，”我总结道。 毕竟，什么是饱和？ 如果我们假设数据分析师为经济增值，那么成千上万接受过数据分析培训的人将为经济带来巨大的福音！ 但我正在偏离轨道。

谷歌数据分析证书的内容

此证书中包含八门在线课程。 尽管您可以按任何顺序自由参加课程，但强烈建议您按照下面列出的顺序进行。

1. 基础：数据、数据、无处不在：

在本课程结束时，您将能够定义和解释什么是数据分析、数据分析师做什么以及他们使用哪些工具来执行日常任务。 该材料分为五周，完成本课程大约需要 21 小时。

	话题	完成时间
1周	引入数据分析	5小时
2周	所有关于分析性思维	3小时
3周	奇妙的数据世界	4小时
4周	设置你的工具箱	4小时
5周	无限的职业可能性	5小时

本课程有六个分级作业。 所有的考试都是选择题测验。

2. 提出问题以做出数据驱动的决策：

在本课程中，您将学习如何识别需求并提出正确的问题以做出数据驱动的决策。 您还将学习如何使用结构化思维来理解和解决问题。 这是一个相对较短的为期 19 周的课程。 你需要留出 XNUMX 个小时来完成这门课程。

	话题	完成时间
1周	有效的问题	5小时
2周	数据驱动的决策	3小时
3周	更多电子表格基础知识	7小时
4周	永远记住利益相关者	4小时

本课程的考试包括五个测验。

3. 准备探索数据：

完成前两门课程（主要是理论课程）后，您将在“为探索准备数据”课程中使用电子表格和 SQL 开始数据分析。 您将学习如何使用 SQL 提取数据以及如何使用电子表格分析和呈现您的发现。 如果您喜欢处理数据，那么您将比 Google 数据分析认证中的任何其他课程更喜欢这门课程。 本课程总共需要 21 小时的时间投入。

	话题	完成时间
1周	数据类型和结构	7小时
2周	偏见、可信度、隐私、道德和访问	3小时
3周	数据库：数据所在的地方	8小时
4周	组织和保护您的数据	3小时

评分作业中包含五个多项选择测验。

4. 处理数据从脏到干净：

在本课程中，您将了解有关数据清理的更多信息，这是数据分析中最重要的方面之一。 您将了解什么是数据清理以及如何使用电子表格和 SQL 执行基本的数据清理任务。 这是一门实践课程，需要六周时间才能完成。 完成本课程中的所有主题需要 23 小时。

	话题	完成时间
1周	诚信的重要性	4小时
2周	闪闪发光的数据	6小时
3周	使用 SQL 清理数据	6小时
4周	验证并报告您的清洁结果	2小时
5周	可选：将数据添加到您的简历中	4小时
6周	课程挑战	1小时

本课程包括四个测验和一个课程挑战练习，可让您测试您的数据清理技能。 如果您已经阅读了课程开始时提供的实际示例，则课程挑战很容易完成。

5.分析数据以回答问题：

“分析数据以回答问题”课程使用更复杂的电子表格公式和 SQL 语句深入研究数据分析。 要回答具体问题，您将学习如何执行复杂的数据计算。 本课程总共需要 26 小时才能完成。

	话题	完成时间
1周	组织数据以开始分析	5小时
2周	格式化和调整数据	5小时
3周	聚合数据进行分析	5小时
4周	执行数据计算	11小时

6. 通过可视化艺术共享数据：

您如何向关键利益相关者展示您的发现是数据分析的一个重要方面，而这门课程就是关于数据展示的。 本课程非常实用，涵盖了数据表示的理论方面。 您将学习如何使用数据可视化平台 Tableau 创建令人惊叹的演示文稿。 即使您没有参加构成 Google 数据分析认证的所有八门课程，这门课程也非常值得您花时间。 Tableau 是一个强大的数据可视化平台，在本课程中学到的技能可以应用于各种工作。 本课程将花费您 24 小时完成。

	话题	完成时间
1周	可视化数据	6小时
2周	使用 Tableau 创建数据可视化	5小时
3周	制作数据故事	7小时
4周	开发演示文稿和幻灯片	6小时

7. 使用 R 编程进行数据分析：

编程语言“R”可以帮助您进行数据分析。 有些人会喜欢这门课程，而有些人会鄙视它。 如果您想学习如何使用强大的编程语言进行深度数据分析，这是一门极好的课程。 但是，如果您不想学习如何编程，您可能会觉得这门课程无趣。 但是，如果您想获得 Google 数据分析认证，则需要参加本课程并通过所有考试（总共 6 个分级作业）。 本课程将花费您 38 小时完成。

	话题	完成时间
1周	编程和数据分析	8小时
2周	使用 RStudio 编程	5小时
3周	在 R 中处理数据	8小时
4周	有关可视化、美学和注释的更多信息	9小时
5周	文件和报告	8小时

为了避免任何误解，这是一个简单的过程。 这些信息按逻辑组织，对包括初学者在内的任何人都易于理解。 但是，这是一门冗长的课程，对于不熟悉编程概念的人来说，需要更长的时间才能完成。

8. Google Data Analytics Capstone：完成案例研究：

该系列课程以本课程结束。 您将收到您的 谷歌 成功完成本课程后的数据分析认证！ 许多雇主使用案例研究来评估分析技能，您将有机会完成本课程的一部分。 您需要选择一个场景、提出问题、准备、处理和分析数据来回答这些问题。 从本质上讲，您需要将在前七门课程中学到的所有技能放在一起。 您还将学习如何开始寻找数据分析职位以及如何准备面试。

	话题	完成时间
1周	了解顶点基础知识	2小时
2周	可选：建立你的投资组合	4小时
3周	可选：使用您的投资组合	2小时
4周	让您的证书发挥作用	1小时

你为什么要参加这门课程？

谷歌是世界上最大的科技公司之一，创建了这门课程。 我认为他们所教和要求的内容与他们和其他大型科技公司非常相关，但我之前没有在这些环境中工作的经验。 我的重点是更广泛的情况，这涉及数十万（如果不是数百万） 企业. 这家公司有几百到几千名员工，它需要能够处理数据的人。 我对这是一个好还是坏的认证的评估基于以下问题：

• 他们在多大程度上暴露于整个数据/分析管道？
• 他们的分析思维发展了多少？
• 他们有可能学会如何学习吗？

我认为我们不能对任何教授这些技能的课程抱有太多期望，尤其是对于刚入门的人（除非费用高得离谱！）数据科学领域——以及数据分析师的角色——是如此广阔如果内容与您的优先级不一致，很容易受到批评。 即使在他们的职业生涯中已有数十年，在职专业人士也可能走在完全不同的道路上，并且在入门课程应涵盖的内容上存在很大分歧。 如果谷歌能够创建一个大多数人都认为对新手有一定价值的课程，我相信他们会成功。

谷歌数据分析认证考试

要在 Coursera 上获得 Google 数据分析专业证书，您必须完成所有八门课程，包括所有标记的评估。 在每周结束时，您将获得一些练习。 有些是可选的，而另一些是强制性的并且有明确的标记。 完成所有标记的考试后，您就可以下载您的 Google 认证。 测验很容易完成。 以下是一些示例问题，可让您了解考试的内容。 除了批判性思维练习外，考试中要求的所有内容都包含在课程课程中。

获得谷歌数据分析认证有多难？

Google 数据分析专业认证并不难获得。 您不需要学位或任何先前的数据分析经验。 只需要基本的计算机技能和使用电子表格的能力。 本课程首先向学生解释什么是数据分析以及它是如何工作的。 然后解释如何处理电子表格中的数据并使用 R 编程 语言 以易于理解的方式。 在每门课程结束时，考试主要是多项选择题，并附有一些实用的作业。 如果您愿意花时间彻底研究材料并完成实验室，您将能够在八个月内完成本课程并获得认证。

Coursera 上的谷歌数据分析专业证书值得吗？

在 Coursera 上获得 Google 数据分析专业证书是非常值得的。 这是开始数据分析师职业生涯时最重要的认证之一。 该课程由 Google Engineers 创建，并被视为行业入门级职位的有效专业认证。 数据分析师的平均工资 美国 每年约为 67,900 美元，高于类似入门级工作的全国平均水平。 获得数据分析认证也开辟了新的职业机会。 各行各业的公司都在寻找经过认证的专业人员来分析他们的数据并提供数据驱动的解决方案。

其他 Google 认证

Google 数据分析认证是 Google 提供的专业证书，是其职业认证计划的一部分。 该计划还有四门课程。 您可以阅读我们对所有 Google 认证的综合评论，以确定哪一项适合您。

• Google IT 支持专业证书审核
• 谷歌 IT 自动化专业证书审核
• 谷歌用户体验设计专业证书审核
• 谷歌项目管理专业证书审核

结论

我以开放的心态但中立的态度（甚至可能是专业的怀疑态度？）进入审查，我不得不说我很惊喜。 我见过的许多相互推荐它的学生让我自己仔细看看。 招聘经理，我想听听他们招聘此认证校友的经验。 我相信这是对生态系统的宝贵补充，并有可能吸引大量新人加入该行业。 对于许多人来说，成本并不是微不足道的，但我相信 39 美元/m 代表了物超所值，因为它涵盖了广泛的主题。 我很高兴看到它是如何发展的，我希望这意味着我们很快就会有更多的人可以分析数据！

常见问题解答