4.「ダーティー」なデータを「クリーン」にする

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Introduction

### Course Review: "ダーティーなデータを「クリーン」にする" (Cleaning "Dirty" Data) #### Overview The course titled "ダーティーなデータを「クリーン」にする" is the fourth course in the Google Data Analytics Professional Certificate program on Coursera. This course is designed to deepen the knowledge gained from the first three courses while teaching essential data checking and cleaning techniques using spreadsheets and SQL. Participants will also learn how to validate the results of their data cleaning efforts and create reports based on their findings. The instruction is guided by current Google Data Analysts, who share practical methods to execute common analytical tasks using optimal tools and resources. Upon successful completion of this certification program, students will be equipped to apply for entry-level data analyst positions, with no prior work experience required. #### Course Goals By the end of the course, participants will achieve the following objectives: - Understand how to verify data integrity. - Learn how to clean data using spreadsheets effectively. - Create basic SQL queries for use with databases. - Apply fundamental SQL functions to data cleaning and transformation. - Grasp methods for validating data cleaning outcomes. - Recognize the elements and significance of data cleaning reports. #### Syllabus Highlights 1. **The Importance of Integrity**: This section emphasizes why data integrity is crucial for sound decision-making. Students will learn how data is generated and methods that data analysts use to collect relevant data for analysis. Additionally, the course covers structured vs. unstructured data, data types, and formats. 2. **The Beauty of Clean Data**: Data analysts require clean data to conduct effective analyses. This part differentiates between clean and dirty data and introduces various data cleaning techniques using spreadsheets and other tools. 3. **Cleaning Data with SQL**: Understanding different data cleaning methods significantly eases an analyst's workload. This part teaches participants how to use SQL for data cleaning, exploring queries and functions that can prepare data for analysis. 4. **Validating and Reporting Cleaning Results**: This essential step in the data analysis process not only validates the cleaning phase but also indicates readiness for the next analytics steps. Students will learn about the processes involved in data cleaning validation and reporting, along with its benefits. 5. **Optional: Adding Data to Your Resume**: Crafting an effective resume is invaluable in advancing a data analytics career. In this segment, participants focus on highlighting their strengths and applicable experiences while learning key aspects of the job application process. Even those not actively job searching can benefit from refining their resumes during this course. 6. **Course Challenge**: Review terms and definitions, prepare for a course challenge, and demonstrate knowledge of sample size importance, data integrity, and the relationship between data and business objectives through quizzes. Participants will get hands-on experience applying data cleaning techniques using spreadsheets and SQL, culminating in documenting and reporting the data cleaning process and outcomes. #### Final Thoughts The course "ダーティーなデータを「クリーン」にする" is not just another data cleaning course; it is a holistic learning experience that takes students from basic concepts to practical applications. With rigorous training and hands-on exercises, participants will develop essential skills required for any aspiring data analyst. I highly recommend this course to anyone looking to enhance their data cleaning capabilities. Whether you are a complete beginner or someone seeking to formalize your data analytics knowledge, this course equips you with the necessary tools and understanding to tackle real-world data challenges effectively. By the end of this course, you will not only be prepared to handle entry-level data analyst roles but will also have confidence in your ability to ensure data quality—a critical aspect of data analytics. So, if you’re ready to dive into the world of data and aspiration, I encourage you to enroll in this course on Coursera!

Syllabus

完全性の大切さ

このパートでは、データを準備する方法を考えるにあたり、なぜデータ完全性が優れた意思決定に重要であるかについてご説明します。 データがどのように生成され、データアナリストが分析のために収集するデータを決定する際に活用する手法についても学びます。また、構造化データと非構造化データ、データ型、データ フォーマットについても学びます。

クリーンデータの美しさ

データアナリストは皆、分析を行うさいにクリーンなデータを求めています。このパートでは、クリーンなデータとダーティなデータの違いについて学びます。また、表計算ソフトやその他のツールを使ったデータ クリーニングのテクニックもご紹介します。

SQL でデータクリーニングをする

データクリーニングのさまざまな方法を知っておくと、データアナリストの仕事がぐっと楽になります。 このパートでは、SQL を使用してデータクリーニングを行う方法を確認します。SQL で使えるクエリや関数を使って、データのクリーニングや変換を行い、分析に使える状態にする方法を探ります。

クリーニングの結果を検証し、レポートする

データのクリーニングは、データ分析プロセスにおいて不可欠なステップです。クリーニングの検証とレポートは、データが次のステップに進む準備ができていることを示す手段でもあります。このパートでは、データクリーニングの検証とレポート作成に関わるプロセスと、そのメリットについて学んでいきます。

オプション：レジュメにデータを追加する

効果的なレジュメを作成することは、データアナリティクスのキャリアを歩む上で役に立ちます。このパートでは、自分の長所と適用できる経験を強調するレジュメの作成に重点を置いて、求職活動のプロセスに関するあらゆることを学びます。まだ求人に応募していない方でも、この機会にぜひレジュメを充実させましょう。メジャーリーグでの初シーズンのスプリングトレーニングのように、これは見逃せないものです。

*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備えましょう。その後、サンプルサイズの重要性、データの完全性、データとビジネス上の目的との関連性に関する知識を、クイズを通して実証しましょう。また、表計算ソフトと SQL の両方で、データクリーニングの技術を適用する機会もあります。最後に、データクリーニングのプロセスと結果を文書化し、レポートし、検証しましょう。