8. 学びの総仕上げとしての最終課題：ケーススタディ（日本語版近日公開予定）

• ¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?

  El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:

  • es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.

  • Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.

• ¿Qué recibiré si me suscribo a este Certificado?

  Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos del Certificado y te darán un certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

• データ アナリティクスとは何ですか？

   データとは、数値、画像、文字、動画、観測項目など、多様な形態を取る事実の集まりです。私たちは、番組や音楽をストリーミングしたり、ソーシャルメディアに投稿したり、日常的にデータを使い、生み出しています。

  データ アナリティクスとは、結論を導き出し、予測を行い、情報に基づいた意思決定をするために、これらの事実を収集、変換、整理することです。

• データ アナリストの仕事とはどんなものですか？

  日々膨大なデータが生み出されています。携帯電話を使い、ウェブで検索し、音楽をストリーミングし、クレジットカードで買い物をし、SNS に投稿し、GPS でルート検索する、そのたびにデータが作成されます。企業は、消費者の需要に応え、新たなトレンドに対応するために、自社の製品、サービス、ツール、事業戦略を絶えず調整していく必要があります。このため、データ アナリストには常に需要があり、給与も高くなっています。

  組織が適切なビジネス上の判断を下せるよう、データ アナリストはデータと数値を解釈します。データの準備、処理、分析、視覚化を通じて、パターンや傾向を発見し、重要な疑問に答えていきます。データ アナリストの仕事によって、チーム全体として適切なビジネス上の判断を下せるのです。

• Google データ アナリティクスプロフェッショナル認定プログラムを受講するメリットは何ですか？

  Google データ アナリティクスプロフェッショナル認定プログラムでは、ジュニア データ アナリストやアソシエイト データ アナリストに必要なスキルセットを学びます。データ アナリストは、正しい質問を投げかけ、鍵となるインサイトが得られるようデータを準備、処理、分析し、ステークホルダーの役に立つよう結果を共有し、十分な検討を経た上で行動できるよう、データに基づいた提案を行うことができます。

  この認定プログラムに参加し、対話型コンテンツ（ディスカッション、テスト、アクティビティ）を通じて、すきま時間を使って毎週 10 時間以内の学習を続けることにより、6 か月未満で業務にすぐに使えるスキルを学べます。Tableau、アクセンチュア、デロイトなど、トップ企業や業界リーダーの意見を参考に設計されたカリキュラムを利用して学習します。さらに、新しく身に着けたスキルセットを活かして、就職候補先企業に提出できるケーススタディも作成します。

• 必要な知識や経歴はどのようなものですか？

  表計算ソフトやデータ アナリティクスに関する業務経験は不要です。高校レベルの数学と、ものの仕組みに対する好奇心があれば十分です。

• 認定証を取得するためには、数学に強くなければいけませんか？

  認定証を取得するためには、数学の天才である必要はありません。好奇心があり、（データ アナリストにとっての言語である）数字を使って学ぶことに抵抗感がなければ大丈夫です。有能なデータ アナリストには、数学だけではなく、正しい疑問を持つこと、その疑問に適切な答えを見出すために最適な情報源を見つけること、結果を明確に視覚化した資料で示すことが求められます。

• カリキュラムで学ぶツールやソフトは何ですか？

  表計算ソフト（Google スプレッドシートまたは Excel）、SQL、プレゼンテーション ツール（PowerPoint または Google スライド)、Tableau、RStudio、Kaggle などの分析ツールとプラットフォームの使い方を学びます。

• 学習で使用する表計算ソフトは何ですか？

  このプログラムで使用する表計算ソフトは、Google スプレッドシートか Microsoft Excel のどちらかを受講者ご自身で選べます。どちらを選んでも構いません。どちらのスプレッドシートでもコース課題はすべてこなせます。

• なぜオプションの総仕上げプロジェクトが必要なのでしょうか？

  データアナリストの就職活動においては、適切な問いかけをすることができ、その答えを見つけるための適切なスキルを持っているということを示すことが重要です。採用マネージャーは多くの場合、あなたが概念を実際に有意義な形に応用できると証明してほしいと考えています。そのため、求人の際には多くの雇用主がポートフォリオのリンクの提出を求めます。オプションの総仕上げプロジェクトでは、雇用主が面接の際に参照できるような有意義な成果物を作成できるようサポートします。成果物は、一般公開の Kaggle ポートフォリオまたは　GitHub　に投稿することをおすすめします。

• コースは特定の順番で受講する必要がありますか？

  各プログラムのコースは、以前のコースの情報を基に構成されているため、提示された順序で受講することを強くおすすめします。

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