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

Is Google Data Analytics Certification Worths the Time & Money?

照例先分享一個月終於到手的 Google Data Analytics 課程證書 (From Coursera) My Google Data Analytics Certification after 1 month
照例先分享一個月終於到手的 Google Data Analytics 課程證書 (From Coursera)

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 有何不同嗎?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 Certification 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,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 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,這時發現 Coursera 的 Google Data Analytics Certification 認證課程,想說來試試吧!

Google Data Analytics Certification 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,happy reading!

  1. 對數據分析有興趣,但是不知道學不學的來
  2. 無意間發現 Google Data Analytics 課程,還在觀察值不值得報名
  3. 聽到有人推薦 Coursera,猶豫要從哪一堂課下手
  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 在家工作或居家隔離,突然多出很多時間,除了看 Netflix 不知道要幹嘛
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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;其他還有 UX DesignProject ManagementIT Automation with Python,跟今天要談的 Data Analytics。

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,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,Google Data Analytics 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。

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!

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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,跟 Udemy 還有 Hahow 一樣是 Mooc (Massive Open Online Courses) 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。

Google Data Analytics Certification 特別的是前 3 堂課提供 Speed Track 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 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,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!

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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
  • 數據分析工具: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 TableauR 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,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 Speed Track 考試流程跳過,但還是建議至少了解 Data Analytics 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 (in a good way),最後得到洞見 (insight) 並解決問題。

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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
我的 Google Data Analytics 作業第一步:確認任務 ,瞭解問題
我的 Google Data Analytics 作業第一步:確認任務 ,瞭解問題
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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。

我的 Google Data Analytics 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
我的 Google Data Analytics 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
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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:

  • 如何用 Spreadsheet 跟 SQL 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
我的 Google Data Analytics 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
我的 Google Data Analytics 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
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Course 5: Analyze Data to Answer Questions 分析數據

本課程分為 4 個禮拜,總計 26 小時

第 5 堂課進入 Data Analytics 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、Data Formatting 格式統整 、Data Conversion 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 W3 School,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 Google Data Analytics 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
我的 Google Data Analytics 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
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Course 6: Share Data Through the Art of Visualization 分享洞見

本課程分為 4 個禮拜,總計 24 小時

第 6 堂課為 Data Analytics 第五階段 —數據視覺化與分享洞見,你將學到:

  • Data Visualization 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。

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Course 7: Data Analysis with R Programming

本課程分為 5 個禮拜,總計 37 小時

第 7 堂課進入 Data Analytics 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 R StudioR Markdown 
  • 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 Data Analytics 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 Data Visualization 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 Google Data Analytics 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
我的 Google Data Analytics 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
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Course 8: Google Data Analytics Capstone: Complete a Case Study 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 Data Analytics 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:
  1. 若要分享自己寫的 code,可以放在 GitHubKaggle
  2. 若想用寫文章或部落格的方式分享,可以放在 MediumGoogle Sites,或 WordPress
  3. 若只是要分享自己的數據視覺化成品,可以放在 Tableau
  • 面試 Data Analyst 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 Google Data Analytics 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 Google Data Analytics 作業第六步:付諸行動,點出問題 ,提供建議
我的 Google Data Analytics 作業第六步:付諸行動,點出問題 ,提供建議
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課程優缺點比較

優點

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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 Data Analytics 這行的學生很多啟發跟信心。而針對不同 Data Analytics 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 CredlyCoursera Job Platform,和 Big Interview ,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

  1. 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 Google UX Design, Google Project Managent 課程有 Peer Review 環節,Google Data Analytics 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
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結語

希望你有看到最後,現在想報名 GoogleData Analytics 了嗎?

這門課是我在 Coursera 上的 Google Professional Certificate 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 (raw data) 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 Data Analytics 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 gap year,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 Google Data Analytics Certification 在你的履歷或 Linkedin 上,真心推薦!

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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 Second Star To The Right 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。

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This Post Has 10 Comments

  1. XL

    剛剛開始 course 8。發現 case study 很難!本來上 course 1-7 都有信心,覺得頗簡單,但 case study 突然程度難很多。
    原全不知道如何著手 😣。連他們提供 case 2 的 sql template 也看不懂 😓…

    1. neverlandseeker

      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
      Course 8 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-project

  2. Anonymous

    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entry level的职位了嘛,谢谢了呀

    1. Neverlandseeker

      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entry level的喔。

      轉職的情況可以用Google 教的方法多做幾個case study,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actionable insights,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!

  3. Katherine

    谢谢你的分享!請問你是否用R-Markdown 把你的case study analysis upload to Kaggle ?

  4. sunshine

    謝謝你的分享,受益良🙏 請問~~ 最後 case study 的作業,如果選擇將 code 作業放在自己的網站或其他頁面上是可以的嗎?

  5. Anonymous

    您好,謝謝您的分享! 我也成功完成這課程了。想請問是需要認證 ID 才可以領取最上面的證書嗎? 因為我只有領到徽章,所以很困惑是不是需要驗證完才可以領到證書。如果您能協助回答就太好了,謝謝!

    1. Neverlandseeker

      你好,我分享的課程是完成整門課程(8堂單一課程)才有的,如果你也是8堂課都完成的話應該會收到訊息給你證書的連結,或是直接去自己完成課程的頁面也應該可以自己下載,如果還是沒有可能要問問Coursera 囉

  6. Mille

    你好,請問你是買的Coursera Plus,還是單買了這一個課程?

  7. guangwei

    向博主学习,我也去挑战下

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