Профессиональный сертификат — серия курсов из 8. Подготовьтесь к новой карьере в быстрорастущей области анализа данных, опыт или ученая степень не требуются. Пройдите профессиональное обучение, разработанное Google, и получите возможность связаться с лучшими работодателями. В сфере анализа данных открыто 483 000 вакансий со средней зарплатой начального уровня 92 000 долларов США.¹ Аналитика данных — это сбор, преобразование и организация данных с целью делать выводы, делать прогнозы и принимать обоснованные решения. На курсах 8 вы приобретете востребованные навыки, которые подготовят вас к работе начального уровня. Вы будете учиться у сотрудников Google, чьи знания в области анализа данных послужили стартовой площадкой для их собственной карьеры. При менее чем 10 часах в неделю вы можете получить сертификат менее чем за 6 месяцев. По завершении вы сможете напрямую подать заявку на работу в Google и более чем у 150 работодателей США, включая Deloitte, Target, Verizon и, конечно же, Google. 75% выпускников, получивших сертификат, сообщают о положительном карьерном результате (например, о новой работе, повышении по службе или повышении) в течение шести месяцев после завершения²¹Lightcast™ Объявления о вакансиях в США (2022 г.: 1 января 2022 г. – 31 декабря 2022 г.)²На основе опроса выпускников программы , США Проект прикладного обучения 2022 г. Эта программа включает более 180 часов обучения и сотни практических тестов, которые помогут вы моделируете реальные сценарии анализа данных, которые имеют решающее значение для успеха на рабочем месте. Контент очень интерактивный и разработан исключительно сотрудниками Google с многолетним опытом анализа данных. Благодаря сочетанию видеороликов, оценок и практических лабораторных занятий вы познакомитесь с инструментами и платформами анализа, а также с ключевыми аналитическими навыками, необходимыми для работы начального уровня. Навыки, которые вы приобретете, будут включать: очистку данных, решение проблем, критическое мышление, этика данных и визуализация данных. Платформы и инструменты, которые вы изучите, включают: презентации, электронные таблицы, SQL, Tableau и программирование на R. В дополнение к экспертному обучению и практическим проектам вы выполните тематическое исследование, которым сможете поделиться с потенциальным работодателям, чтобы продемонстрировать ваш новый набор навыков. Изучите конкретные навыки, за которые сейчас нанимают ведущие работодатели.
Основы: данные, данные, везде Курс 1•18 часов•4,8 (оценок: 104 518) Подробности курса Что вы изучите Определите и объясните ключевые понятия, связанные с анализом данных, включая данные, анализ данных и экосистемы данных. Проведите самооценку аналитического мышления. приведите конкретные примеры применения аналитического мышления. Обсудите роль электронных таблиц, языков запросов и инструментов визуализации данных в анализе данных. с конкретной ссылкой на рабочие места.Навыки, которые вы приобрететеКатегория: Электронная таблицаТаблицаКатегория: Целостность данныхЦелостность данныхКатегория: Определение размера выборкиОпределение размера выборкиКатегория: SQLSQLКатегория: Очистка данныхОчистка данныхЗадавайте вопросы для принятия решений на основе данныхКурс 2•21 час•4,7 (31 858 оценок)Подробности курсаЧто вы Научимся Объяснять, как схема решения проблем применима к типичным сценариям анализа. Обсудите использование данных в процессе принятия решений. Продемонстрируйте использование электронных таблиц для выполнения основных задач аналитика данных, включая ввод и организацию данных. Опишите ключевые идеи, связанные со структурированным мышлением. Навыки, которые вы приобретете. Категория: Анализ данных. Категория анализа данных: Создание тематических исследованийСоздание тематических исследованийКатегория: Визуализация данныхВизуализация данныхКатегория: Очистка данныхОчистка данныхКатегория: Разработка портфолиоРазработка портфолиоПодготовка данных для исследованияКурс 3•24 часов•4,8 (20 310 оценок) Подробности курса Что вы узнаете Объясните, какие факторы следует учитывать при принятии решений о сборе данных. Обсудите разницу между предвзятыми и объективными данными. Опишите базы данных со ссылками на их функции и компоненты. Опишите лучшие практики организации. Навыки, которые вы приобрететеКатегория: Принятие решенийКатегория принятия решений: Электронная таблицаКатегория электронных таблиц: Анализ данныхАнализ данныхКатегория: Решение проблемКатегория решения проблем: АнкетированиеВопросыОбработка данных от грязных к чистымКурс 4•26 часов•4,8 (16 269 оценок) Подробности курсаЧто вы изучитеОпределение различных типов целостности данных и выявление рисков для целостности данных.Применение базовых функций SQL для очистки строковых переменных в базе данных.Разработка базовых SQL-запросов. для использования в базах данных. Опишите процесс проверки результатов очистки данных. Навыки, которые вы приобретете. Категория: Анализ данных. Категория анализа данных: R MarkdownR MarkdownCategory: Визуализация данныхВизуализация данныхКатегория: Программирование на RПрограммирование на языкеКатегория: RstudioRstudioАнализ данных для ответа на вопросыКурс 5•32 часа•4,6 (10 992 рейтинга)Подробности курсаЧто вы изучитеОбсудите важность организации данных перед анализом с помощью сортировок и фильтров. Преобразование и форматирование данных. Примените использование функций и синтаксиса для создания SQL-запросов для объединения данных из нескольких таблиц базы данных. Опишите использование функций для проведения основных вычислений. о данных в электронных таблицах.Навыки, которые вы приобрететеКатегория: Агрегация данныхАгрегация данныхКатегория: Электронная таблицаТаблицаКатегория: Анализ данныхАнализ данныхКатегория: Вычисления данныхВычисления данныхКатегория: SQLSQLОбмен данными посредством искусства визуализацииКурс 6•25 часов•4,6 (8860 оценок)Подробности курсаЧто вы изучитеОписать использование визуализации данных, чтобы поговорить о данных и результатах анализа данных. Определите Tableau как инструмент визуализации данных и поймите его. Объясните, какие истории основаны на данных, включая ссылку на их важность и их атрибуты. Объясните принципы и методы, связанные с эффективными презентациями. Навыки, которые вы приобретете.Категория: Сбор данныхКатегория сбора данных: Электронная таблицаКатегория метаданных: SQLSQLКатегория: Этика данныхЭтика анализа данных с помощью программирования на языке R. 34 часа 4,8 (оценок: 10 223) Подробности курса Что вы изучите Опишите язык программирования R и его программирование Объясните фундаментальные концепции, связанные с программированием на R, включая функции, переменные, типы данных, каналы и векторы. Опишите варианты создания визуализаций в R. Продемонстрируйте понимание базового форматирования в R Markdown для создания структуры и выделения контента. Навыки, которые вы приобрететеКатегория: Анализ данныхАнализ данныхКатегория: Программное обеспечение TableauПрограммное обеспечение TableauКатегория: Визуализация данныхВизуализация данныхКатегория: ПрезентацияПрезентацияGoogle Data Analytics Основной этап: Проведение тематического исследованияКурс 8•14 часов • 4,8 (15 149 оценок) Подробности курса Что вы узнаете Определите ключевые особенности и атрибуты завершенного тематического исследования. Примените методы и процедуры, связанные с процессом анализа данных, к заданному набору данных. Обсудите использование тематических исследований. /портфолио при общении с рекрутерами и потенциальными работодателями. Получите конкурентное преимущество, изучив навыки искусственного интеллекта у экспертов Google. Навыки, которые вы приобрететеКатегория: Электронная таблицаТаблицаКатегория: Анализ данныхАнализ данныхКатегория: SQLSQLКатегория: Визуализация данныхВизуализация данныхКатегория: Очистка данныхОчистка данных.
