Revue de certification Google Data Analytics pour 2023 - Kdnuggets (2024)

Quelle est la certification Google Data Analytics?Et, plus important encore, vaut-il la peine de l'obtenir en 2023?À mesure que le champ d'emploi change, les licenciements technologiques secouent le paysage des employés et que la technologie évolue, la certification Google Data Analytics est-elle un guichet unique pour obtenir un emploi?

Voici un résumé d'une phrase: la certification Google Data Analytics est un cours qui vous enseigne l'analyse des données, à la fois les chiffres et le côté commercial.

Pour aller un peu plus en profondeur, il est conçu pour enseigner aux novices totaux comment effectuer l'analyse des données à un niveau de base.C'est un cours entièrement éloigné qui prend environ 10 heures d'étude par semaine - 181 heures au total.Google l'offre via Coursera.En moyenne, il faut des étudiants huit mois pour être certifiés, ce qui met le coût à environ 312 $ (huit mois x 39 $ / mois pour l'abonnement Coursera plus).

Alors, le cours en vaut-il la peine?Est-ce même 312 $?Tout se résume à ce que vous voulez pour la certification Google Data Analytics.

À la fin du cours, Google promet que vous allez:

• Comprendre les pratiques et les processus utilisés par les analystes de données d'entrée de gamme dans leurs travaux quotidiens
• Apprenez les compétences analytiques critiques pour obtenir des travaux d'analyste de données à un stade précoce, comme le nettoyage des données, l'analyse et la visualisation
• Familiarisez-vous avec les outils et les langages comme les feuilles de calcul, SQL, RPROGRAMME R et Tableau
• Comprendre comment nettoyer et organiser les données pour analyse
• Sachez comment effectuer des analyses et des calculs à l'aide de feuilles de calcul, de programmation SQL et R
• Être en mesure de visualiser et de présenter des résultats de données dans les tableaux de bord, les présentations et d'autres plates-formes de visualisation couramment utilisées

Ils offrent également une aide à la carrière post-certification, comme vous mettre en contact avec leurs partenaires d'embauche.Google possède 150 partenaires d'embauche pour leur piste d'analyse de données.

Pour qui est-ce bon?

Si vous recherchez un rôle d'entrée de gamme dans l'analyse des données, ce cours est une bonne première étape et vaut les ~ 300 $ que vous paierez pour cela.

Si vous souhaitez sécuriser un emploi, optez pour un rôle plus expérimenté ou vous exposer à des concepts avancés, c'est toujours une bonne première étape - mais certains autres outils et cours pourraient être mieux adaptés pour vous.

En bref, la certification Google Data Analytics vous apprend à être analyste de données d'entrée de gamme.

Cependant, cela ne vous apprend pas à trouver le poste - obtenir des entretiens, en tenant compte des questions d'entrevue, en écrivant des curriculum vitae ou en préparant un portefeuille de kickass.Il est également très basique et n'entrera pas dans des concepts avancés.

Plongeons-nous dans la revue complète de la certification Google Data Analytics.

Tout au long de huit sections, la certification Google Data Analytics vous apprendra comment:

• Faire tout et toutes les tâches que vous devez effectuer en tant qu'analyste de données junior
• Nettoyer des données, exécuter les analyses, visualiser et présenter des données
• Utilisez des outils comme R, SQL et Tableau pour traiter les données
• Utilisez des feuilles de calcul pour effectuer des calculs complexes

Jetons un coup d'œil à chacun des huit cours pour voir comment cela se décompose.

Examen du cours 1: fondations: données, données, partout

Ce coursC'est là que vous vous mouillez les pieds avec le monde de l'analyse des données.Cela fait 21 heures de travail, que Google divise encore en cinq sections.

À la fin de ce cours, vous comprendrez ce qu'est l'analyse des données.Vous serez également familier avec les tâches quotidiennes et les outils.

Vous pouvez vous attendre à passer six examens à choix multiples classés dans cette section pour prouver votre maîtrise.

Examen du cours 2: Posez des questions pour prendre des décisions basées sur les données

Le premier cours a principalement introduit l'analyse des données à un profane.Ce coursC'est là que vous commencerez à acquérir des compétences réelles.Attendez-vous à ce que ce cours prenne environ 19 heures.

Peu de novices réalisent à quel point l'analyse des données sait la bonne façon de penser.Être capable de coder ne suffit pas - vous avez besoin d'un véritable état d'esprit analytique pour réussir.C’est ce que ce cours enseigne.

Vous apprendrez à poser des questions efficaces, à prendre des décisions basées sur les données, les bases des feuilles de calcul et comment hiérarchiser la partie prenante.

Vous serez testé avec cinq quiz classés.

Examen du cours 3: Préparer des données pour l'exploration

Prêt à commencer le codage?C'est le courspour toi.Après deux cours de théorie principalement, vous commencerez maintenant à apprendre SQL et les feuilles de calcul.

Plus de 21 heures, vous vous renseignerez sur les types de données et les structures, comment utiliser SQL pour extraire des données, comment utiliser une feuille de calcul pour analyser et présenter les résultats et acquérir des outils comme des bases de données.

Vous obtiendrez toujours un travail théorique: vous découvrirez les préjugés, l'éthique, la crédibilité et l'accès.Vous aurez également un avant-goût de l'infosec - ce cours couvre comment organiser et protéger les données.

Vous prendrez cinq quiz à choix multiples pour démontrer votre compréhension.

Examen du cours 4: Processus des données de sale à propre

Le collège ne m'a pas préparé à cela, donc je suis heureux que la certification Google Data Analytics ait: les données n'arrivent pas à votre ordinateur entièrement propre et prêt à analyser.UNparcellede l'analyse des données consiste à percer les données en forme.

Ce coursest tout sur la façon d'utiliser des feuilles de calcul et SQL pour nettoyer et organiser les données que vous analysez plus tard.Plus de 23 heures, quatre quiz et un exercice de défi de cours pratique, vous apprendrez à nettoyer les données du début à la fin.Le cours vous guidera à travers des exemples pratiques, donc il devrait être assez simple.

Examen du cours 5: Analyser les données pour répondre aux questions

Nous sommes à mi-chemin du parcours à ce stade.Et maintenant, nous arrivons à la partie d'analyse réelle.Enfin, vous utiliserez des formules avancées et des requêtes SQL pour effectuer des calculs de données complexes.

Ce cours couvre:

• Organisation des données
• Formatage et ajustement des données
• Aggrégation des données
• Faire des calculs de données

Ce coursest le plus long jusqu'à présent, avec 26 heures de temps d'apprentissage attendu.

Examen du cours 6: Partagez les données via l'art de la visualisation

La visualisation est essentielle pour tout analyste de données.Lorsque vous donnez aux parties prenantes des nombres, il est difficile pour les non-experts de comprendre l'importance.Mais un joli graphique ou un graphique?Maintenant, ils comprennent.C'est ce quece coursest à propos.

Ce cours se concentre davantage sur Tableau, qui est une plate-forme de visualisation des données.Tableau est une compétence utile à avoir en tout cas, alors ne sautez pas ce cours.

Vous parcourerez: comment visualiser les données en général, comment créer des visualisations de données avec Tableau spécifiquement, comment utiliser les données pour raconter une histoire et comment développer des diaporamas et des présentations.

Examen du cours 7: Analyse des données avec la programmation R

SQL et Tableau ont leur place, mais R est le premier et le seul «vrai» langage de codage que vous apprendrez dans ce cours.Considérerce coursUne introduction à R.

Il s'agit de loin du cours le plus prolongé, avec 38 heures prévues pour la terminer.C’est aussi le plus complexe.R est une langue puissante, et ce cours ne fait que gratter la surface.Les six affectations notées ne prouveront pas que vous êtes un maître R, mais que vous connaissez suffisamment R pour devenir certifié Google Data Analytics.

La première partie de ce cours à elle seule est de 8 heures d'introduction à la programmation et à l'analyse des données avec R. Ensuite, vous entrerez dans la programmation en utilisant RStudio de R, RStudio.Ensuite, vous apprendrez à travailler avec les données dans R. Enfin, vous couvrirez les visualisations, la documentation et les rapports dans R.

Il est orienté vers le total des débutants, alors ne soyez pas intimidé!Mais attendez-vous à prendre votre temps pendant que vous traversez ce cours.

Examen du cours 8: Data Analytics Capstone Project: Terminez une étude de cas

Enfin, vous passerez environ neuf heures à terminerVotre projet Capstone: une étude de cas.Il est facultatif mais fortement recommandé.

Au cours de ce cours, vous choisirez votre scénario d'étude de cas, poserez les bonnes questions, nettoyez les données, processus et analysez les données et utiliserez les compétences de visualisation pour présenter les données.C'est le point culminant parfait de tout ce que vous avez appris - et ce sera également impressionnant pour les employeurs potentiels.

C’est une excellente introduction de base au monde de l’analyse des données.Vous obtiendrez une base dans les concepts et les théories, et vous obtiendrez également une pratique pratique.

Après avoir terminé le certificat, vous aurez également accès à certains outils de carrière, comme une formation experte et des projets pratiques.Vous obtiendrez un outil de construction de CV, des interviews simulées et un soutien de réseautage de carrière.

Mais c'est là que ça se termine.

La certification Google Data Analytics affirme que le salaire moyen d'un analyste de données est d'environ 74 000 $.

C’est une belle carrière d'entrée de gamme.Mais si vous vous appliquez un peu plus et apprenez des compétences supplémentaires pour améliorer votre compréhension et votre hirabilité, vous pourriez regarder six chiffres ou plus si vous maîtrisezcompétences en science des données.

Vous n'aurez pas non plus accès à l'apprentissage de Python, qui est l'un des langages de programmation les plus importants et les plus souhaitables pour des emplois dans toute carrière basée sur les données.

Enfin, la certification Google Data Analytics couvre certaines compétences d'entrevue, mais pas toutes.Pratiquer de vraies questions d'entrevue est essentielle pour obtenir un emploi en tant qu'analyste de données.

Bref, non.C'est une bonne base, mais ce n'est pas tout ce dont vous avez besoin pour obtenir le travail en tant qu'analyste de données d'entrée de gamme ou au-delà dans uncarrière en science des donnéeschemin.

Pour obtenir le poste, vous devez également:

• Apprendre des concepts avancés
• Créer des projets
• Entretiens de pratique

Voici quelques ressources pour vous aider à le faire.

Apprendre des concepts avancés

Il ne suffit pas de savoir comment poser de bonnes questions et visualiser les données.Pour se démarquer en tant que candidat d'analyste de données, il est également important de se familiariser avec les concepts avancés dans le domaine.

Boot.devest une excellente ressource pour apprendre les concepts fondamentaux qui sous-tendent tous les logiciels, la science des données et l'analyse des données.

Cette plate-forme peut vous aider à vous apprendre Python, qui est essentiel pour l'analyse des données, ainsi que pour des concepts comme les algorithmes de structures de données et la programmation fonctionnelle.Il est construit pour les développeurs backend plus que les analystes de données, mais une grande partie des compétences nécessaires se chevauchent.Il est également à un prix très raisonnable à seulement 24 $ / mois.

Hackerrankest une autre option fantastique pour acquérir des compétences plus avancées en analyse / science des données.Ils offrent des kits d'entrevue, des cours et des certifications à toutes sortes de compétences et de disciplines pour aller au-delà.

Créer des projets

L'une des parties les plus importantes de tout curriculum vitae est le portefeuille de projet.Si vous ne savez pas par où commencer, je recommande cette liste deProjets d'analyse de donnéesCela peut vous aider à impressionner les gestionnaires d'embauche et à acquérir des compétences pratiques.

Un autre endroit idéal à regarder estSe gêner, qui est une plate-forme qui aide les amateurs de science des données à interagir et à rivaliser pour résoudre des problèmes réels.Cette pression concurrentielle est excellente pour vous motiver à vous salir les mains avec des données réelles.

Pratiquez des questions d'entrevue

À ce stade du processus d'entrevue, vous avez conçu un magnifique curriculum vitae et portefeuille avec des projets pratiques et démontré une compréhension des compétences requises.

Ensuite, vous obtenez une question d'entrevue de courbe et vous êtes perplexe.La meilleure façon d'éviter cela est de pratiquer de véritables questions d'entrevue à partir d'interviews réelles en science des données.Notre propre plateformeStratascratchOffre des questions de codage et de non-codage pour vous aider à clouer chaque entretien que vous pourriez rencontrer.

Si vous êtes un débutant total, c'est une excellente première étape - la valeur du temps et de l'argent que vous dépenserez pour être certifiés.Mais si vous en savez déjà un peu sur l'analyse des données, cela n'en vaut pas la peine.

(Une alternative si vous êtes déjà un Whiz d'analyse des données: inscrivez-vous à Coursera pendant un mois, parcourez le cours et as tous les quiz - de cette façon, vous pouvez être «certifié» pour seulement 39 $.)

De plus, il ne suffit pas d’obtenir un emploi.Le paysage de l'emploi est un peu plus compétitif de nos jours - vous devez démontrer une compréhension des concepts plus avancés, héberger un portefeuille complet de projets personnels et votre entretien technique pour avoir une chance.

Enfin, si vous souhaitez obtenir un emploi au-delà de l'analyse des données d'entrée de gamme, le certificat Google Data Analytics en vaut la peine, mais encore une fois, pas suffisant.En renforçant votre curriculum vitae et vos connaissances avec des outils comme Boot.dev, HackerRank, Stratascratch et Kaggle, vous avez une bien meilleure chance d'atterrir votre emploi de rêve dans l'analyse des données ou au-delà.

Nate Rosidiest un scientifique des données et en stratégie de produit.Il est également un professeur auxiliaire enseignant l'analyse et est le fondateur deStratascratch, une plate-forme aidant les scientifiques des données à se préparer à leurs entretiens avec de véritables questions d'entrevue de grandes entreprises.Connectez-vous avec luiTwitter: stratascratchouLiendin.