1. 基礎知識：データはあらゆるところにある

• Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?

  Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.

  • Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.

  • Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.

• Что я получу, оформив подписку на сертификацию?

  Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в сертификации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

• Какие правила возврата средств?

  Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

• 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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