3. 探索用データを準備する

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Introduction

# Course Review: 3. 探索用データを準備する (Preparing Data for Exploration) ## Overview The course "3. 探索用データを準備する" is an essential component of the Google Data Analytics Professional Certificate program, which is available on Coursera. This course builds upon the concepts learned in the first two courses of the program, providing deeper insights into practical data analytics skills. With a focus on tools like spreadsheets and SQL, this course equips learners with the ability to extract and utilize data effectively for analysis, organize it, and ensure its protection. Throughout the coursework, students are guided by current Google Data Analysts, learning direct and applicable skills for common analyst tasks. ## Course Goals By the end of this course, participants will be able to: - Understand how data analysts determine which data to collect for analysis. - Differentiate between structured and unstructured data, and identify various data types and formats. - Recognize different types of biases present in data and learn how to ensure data reliability. - Access databases and datasets, understanding how to extract, filter, and sort data efficiently. These competencies prepare students for entry-level data analyst positions, making this course ideal for anyone looking to start a career in data analytics, regardless of previous work experience. ## Syllabus Breakdown ### 1. Types and Structures of Data This introductory section teaches how data is generated in everyday life. Understanding how data analysts decide on the data to collect is crucial, and students will explore structured vs. unstructured data, as well as different types and formats of data required for analysis. ### 2. Bias, Reliability, Privacy, Ethics, and Access A critical aspect of data analysis is maintaining data integrity. This segment covers the identification of various biases in data, ensuring reliability, and understanding the interplay between open data, ethics, and privacy. This knowledge is vital for making ethical decisions in data handling. ### 3. Databases: Where Data Lives Students will delve into accessing and interacting with databases—a fundamental skill for data analysts. They will learn techniques for extracting data, filtering it, and organizing it to suit analysis needs. This part also covers metadata, which is essential for understanding the data sets being analyzed. ### 4. Organizing and Protecting Data Good organizational skills are pivotal in data analytics. This section focuses on best practices for sorting and securely storing data. Furthermore, students will learn about naming conventions used by data analysts to streamline tasks efficiently. ### 5. Optional: Join a Data Community The online presence can greatly benefit job seekers in the data field. This module explores techniques for enhancing online visibility and the advantages of building a network with other data analytics professionals. ### 6. Course Challenge This part of the course consolidates learning through a series of challenges and exercises. Students will practice their skills with terms related to data collection, ethics, reliability, and bias, along with applying spreadsheet and SQL functions in practical scenarios. ## Recommendation I highly recommend "3. 探索用データを準備する" for anyone interested in pursuing a career in data analytics. The course strikes a perfect balance between theory and practical application, ensuring that students not only comprehend the necessary concepts but can also implement them in real-world situations. With its structured approach and access to resources from practiced professionals, learners will feel well-equipped to transition into entry-level roles in data analytics. Whether you're a complete beginner or someone looking to refresh your skills, this course will provide a robust framework for understanding the foundational elements of data analytics. Plus, the support of the Coursera community means you're never alone in your learning journey. Dive into the world of data with this engaging and informative course!

Syllabus

データの種類と構造

私たちは日常生活の中でたくさんのデータを生み出しています。このコースでは、私たちがどのようにデータを生み出しているのか、またデータアナリストが分析のために収集するデータをどのように決定しているのかについて確認していきます。また、構造化データと非構造化データ、データの種類、データの形式について学び、それらのデータを分析するための準備についても考えます。

バイアス、信頼性、プライバシー、倫理、そしてアクセス

データアナリストがデータを扱うときには、データが偏っていないか、信頼できるかを常にチェックする必要があります。このパートでは、データにおけるさまざまな種類のバイアスを識別する方法と、データの信頼性を確保する方法を学びます。また、オープンデータ、データ倫理とデータプライバシーの関係や重要性についても学びます。

データベースとは：データが存在する場所

多くの場合、データを分析する時にはデータベースからデータにアクセスすることになります。データベースとは、データが保存されている場所です。このパートでは、データベースへのアクセス方法、データの抽出、フィルタ、並べ替えなど、データベースに関するあらゆることを学びます。また、メタデータのさまざまな種類とデータアナリストの活用方法を確認していきます。

データの整理と保護

多くの仕事において、優れた整理整頓のスキルは大きな役割を果たしますが、データアナリティクスでも例外ではありません。このパートでは、データを整理し、安全に保管するためのベストプラクティスを学びます。また、データアナリストがファイル名の命名規則を用いて、どのようにタスクを整理しているのかについても学んでいきます。

オプション：データコミュニティに参加する

オンラインでの存在感を高めることは、求職者にとって大きな手助けとなります。このパートでは、オンラインにおける存在感を高めるための方法を探ります。また、他のデータアナリティクスのプロとネットワークを構築する利点についても学んでいきます。

*コース チャレンジ*

用語集で用語と定義を確認し、コースチャレンジに向けて準備しましょう。また、データ収集、データ倫理とプライバシー、バイアスに関する知識を練習問題でテストしましょう。 練習問題では、表計算ソフトや SQL 関数、フィルタリングや並べ替えなどの応用問題も出題されます。最後に、データアナリティクスのベストプラクティスでデータを保護し、整理する方法を学びましょう。