Online cursus – gecertificeerd professioneel certificaat in Google Analytics Google-gegevens

Eerste stappen naar een carrière in data-analyse. Met dit programma kun je binnen zes maanden essentiële vaardigheden verwerven, zonder dat je een diploma of eerdere ervaring nodig hebt.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Online cursus - gecertificeerd professioneel certificaat in Google Analytics Google-gegevens

Professional Certificate

starten

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Gegevens opschonen
  • probleem oplossen
  • kritisch denken
  • Data-ethiek
  • Datavisualisatie
  • presentaties
  • Spreadsheets
  • SQL
  • Tableau
  • Programmeren in R

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Junior Data-analist
  • Associate Data-analist
  • databasebeheerder
  • Functies op het gebied van data-analyse
  • Startrollen in data
  • Functies waarvoor gegevensopschoning en probleemoplossende vaardigheden nodig zijn
  • Posities die kritisch denken en datavisualisatie vereisen

Professioneel certificaat – serie van 8 cursussen

Je kunt nieuwe vaardigheden ontwikkelen op het gebied van data-analyse, een snelgroeiend vakgebied. Geen ervaring of diploma nodig. U kunt een professionele training volgen die is ontwikkeld door Google. Gegevensanalyse omvat het verzamelen, verwerken en organiseren van gegevens om conclusies te trekken, voorspellingen te doen en weloverwogen beslissingen te nemen. Via de 8 cursussen van het programma ontwikkel je veelgevraagde vaardigheden die geschikt zijn voor posities op instapniveau. Je leert van Googlers die hun analysecarrière vanaf de grond af aan zijn begonnen. Met minder dan 10 uur les per week kunt u de cursussen in 6 maanden voltooien. Je kunt je voorbereiden op rollen als Junior of Associate Data Analyst of Database Administrator. 75% van de afgestudeerden van het Amerikaanse programma melden een verbetering in hun carrière binnen 6 maanden na voltooiing van de cursus.

Een praktisch leerproject

De cursus omvat meer dan 180 uur aan lezingen en honderden praktische tests, waarmee u echte data-analysesituaties kunt nabootsen die nodig zijn voor succes op het werk. De content is interactief en gemaakt door Googlers met jarenlange ervaring op het gebied van analyse. Door middel van video’s, tests en oefeningen raak je vertrouwd met de noodzakelijke tools en platforms, evenals met de belangrijkste analytische vaardigheden die vereist zijn in rollen op instapniveau.

Vaardigheden die u kunt verwerven: gegevensopschoning, probleemoplossing, kritisch denken, gegevensethiek, gegevensvisualisatie. Leermiddelen en platforms: presentaties, spreadsheets, SQL, Tableau, programmeren in R.

Door middel van praktische training en casestudy’s kunt u uw vaardigheden aan werkgevers laten zien. Leer de tastbare en praktische vaardigheden waar werkgevers vandaag de dag naar op zoek zijn.

Details of the courses that make up the specialization

1. Basisprincipes: Gegevens zijn overal

Cursus 1
19 uur
Wat je gaat leren:

  • Definieer en detailleer de belangrijkste concepten van data-analyse, data-analyse en data-ecosysteem.
  • Een zelfevaluatie uitvoeren met behulp van analytisch denken aan de hand van praktijkvoorbeelden.
  • Begrijp de rol van spreadsheets, querytalen en tools en interfaces voor gegevensvisualisatie.
  • Leg de rol van de data-analist in de transactie uit met voorbeelden van verschillende rollen.

2. Vragen om op data gebaseerde beslissingen te nemen

Cursus 2
18 uur
Wat je gaat leren:

  • Leg uit hoe elke stap in het probleemoplossingsproces bijdraagt ​​aan veelvoorkomende analytische cases.
  • Bespreek het gebruik van data in het besluitvormingsproces.
  • Voer basisgegevensanalisttaken uit met behulp van spreadsheets.
  • Leg de belangrijkste concepten uit die verband houden met ordentelijk denken.

3. Voorbereiding van gegevens voor onderzoek

Cursus 3
23 uur
Wat je gaat leren:

  • Leg de criteria uit waarmee rekening moet worden gehouden bij het verzamelen van gegevens.
  • Begrijp het verschil tussen bevooroordeelde en onbevooroordeelde gegevens.
  • Leg de componenten en functies van databases uit.
  • Begrijp de best practices voor het organiseren van gegevens.

4. Converteer “vuile” gegevens naar “schone”

Cursus 4
22 uur
Wat je gaat leren:

  • Definieer wat data-integriteit is en welke risico’s dat met zich meebrengt.
  • Pas basis SQL-functies toe om tekstvariabelen in een database op te schonen.
  • Maak eenvoudige SQL-query’s voor databasegebruik.
  • Leg het proces uit voor het verifiëren van de resultaten van het opschonen van gegevens.

5. Analyseer gegevens en leid antwoorden af

Cursus 5
26 uur
Wat je gaat leren:

  • Leg het belang uit van het beheren van gegevens voordat deze worden geanalyseerd, inclusief sorteren en filteren.
  • Begrijp de concepten met betrekking tot gegevensconversie en -verwerking.
  • Begrijp de functies en syntaxis van SQL-query’s om gegevens uit verschillende databases te combineren.
  • Functies voor basisberekeningen in spreadsheets uitleggen.

6. Gegevens delen via visualisatie

Cursus 6
24 uur
Wat je gaat leren:

  • Leg het gebruik van visualisatie uit om gegevens en analyseresultaten te delen.
  • Begrijp de visualisatietools van Tableau en hoe u deze kunt gebruiken.
  • Leg uit wat een op data gebaseerd verhaal is, het belang ervan en de kenmerken ervan.
  • Principes en methoden voor effectieve presentaties uitleggen.

7. Data-analyse in de R-taal

Cursus 7
36 uur
Wat je gaat leren:

  • Leg de programmeertaal R en zijn programmeeromgeving uit.
  • Basisconcepten uitleggen die verband houden met programmeren in R, zoals functies, variabelen, gegevenstypen, pijpen en vectoren.
  • Begrijp de mogelijkheden om visualisaties te maken in R.
  • Begrijp de basisprincipes van R Markdown en creëer hoogtepunten.

8. De leersamenvattingstaak: een case study

Cursus 8
8 uur
Wat je gaat leren:

  • Begrijp de betekenis en kenmerken van een case study en portfolio.
  • Leg de belangrijkste kenmerken van een casestudy uit.
  • Pas methoden en stappen toe tijdens het hele data-analyseproces op een bepaalde dataset.
  • Bespreek het gebruik van casestudies en portfolio’s in de communicatie met recruiters en kandidaten.

Gerelateerde producten