1. 基礎知識：データはあらゆるところにある

• Quando terei acesso às palestras e às tarefas?

  O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:

  • o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.

  • Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.

• O que recebo ao me inscrever para este certificado?

  Quando você se inscreve em um curso, ganha acesso a todos os cursos no certificado e obtém um certificado quando completar o trabalho. Seu certificado eletrônico pode ser adicionado à sua página de Participações, de onde você pode imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, pode participar como ouvinte sem custo.

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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、正しい問いかけを投げ、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。

• このプログラムで、R または Python を学べますか？

  このプログラムでは、オープンソースのプログラミング言語である R を教えます。R は、基礎的なデータ分析の出発点として最適で、初心者が自分のプロジェクトに応用するのに適したパッケージを提供しています。本カリキュラムでは Python は扱いませんが、学習者の希望に応じて、修了後は Python を学習することを推奨しています。

• 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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